应用随机过程试题及答案

时间：2022-04-02 11:30:52 期末试题我要投稿

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应用随机过程试题及答案

　　应用随机过程对大多数同学来说不太容易学好，同学们需要努力才能学好应用随机过程，下面是阳光网小编给大家整理的应用随机过程试题及答案，欢迎大家学习参考。

应用随机过程试题及答案

　　《应用随机过程》试卷(B) 学院理学院班级姓名学号题号一二总分得分

　　一.概念简答题(每题5 分，共40 分)

　　1. 写出卡尔曼滤波的算法公式

　　2. 写出ARMA(p,q)模型的定义

　　3. 简述Poisson 过程的随机分流定理

　　4. 简述Markov 链与Markov 性质的概念

　　5. 简述Markov 状态分解定理

　　6.简述HMM 要解决的三个主要问题得分

　　B 卷(共9 页)第2 页

　　7. 什么是随机过程，随机序列?

　　8.什么是时齐的独立增量过程?

　　二.综合题(每题10 分，共60 分)

　　1 . 一维对称流动随机过程 n Y , 0 1 0, , n n k k Y Y X ? ? ? ? 1 ( 1) ( 1) ,

　　2 k k k X p x p x ? ? ? ? ? 具有的概率分布为且 1 2 , , ... X X 是相互独立的。试求 1 Y 与 2 Y 的概率分布及其联合概率分布。

　　2. 已知随机变量 Y 的密度函数为其他而且，在给定 Y=y 条件下，随机变量X 的条件密度函数为 ? ? 其他试求随机变量X 和Y 的联合分布密度函数 ( , ) f x y . 得分 B 卷(共9 页)第3 页

　　3. 设二维随机变量( , ) X Y 的概率密度为 ( ,其他试求 p{x<3y}

　　4.设随机过程 ( ) c o s 2 , ( , ) , X t X t t ? ? ? ? ? ? X 是标准正态分布的随机变量。试求数学期望 ( ) t E X ，方差 ( ) t D X ，相关函数 1 2 ( , ) X R t t ，协方差 1 2 ( , ) X C t t 。 B 卷(共9 页)第4 页

　　5 . 设马尔科夫链的状态空间为 I={0,1}, 一步转移概率矩阵为 P= 0 ，求其相应的极限分布。

　　6. 设I={1,2,3,4}，其一步转移概率矩阵P= 1 1 0 0 2 2 1 0 0 0 1 ，试画出状态传递图，对其状态进行分类，确定哪些状态是常返态，并确定其周期。 B 卷(共9 页)第5 页河北科技大学2010——2011 学年第一学期《应用随机过程》

　　试卷(B)答案

　　一.概念简答题(每题5 分，共40 分)

　　2.写出ARMA(p,q)模型的定义答 : 自回归移动平均 ARMA(p,q) 模型为 1 1 2 2 1 1 2 2 t t t p t p t t q t q X X X X ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ，其中，p 和 q 是模型的自回归阶数和移动平均阶数; , ? ? 是不为0 的'待定系数; t ? 是独立的误差项; t X 是平稳、正态、零均值的时间序列。

　　3 简述Poisson 过程的随机分流定理答：设 t N 为强度为? 的poisson 过程，如果把其相应的指数流看成顾客流，用与此指数流相互独立的概率p,把每个到达的顾客，归入第一类，而以概率1-p 把他归入第二类。对i=1,2,记 ( ) i t N 为t 前到达的第i 类顾客数，那么 (1) ( 2 ) { : 0} , { : 0} t t N t N t ? ? 分别为强度为p? 与(1-p)? 的poisson 过程，而且这两个过程相互独立。

　　4 简述Markov 链与Markov 性质的概念答：如果随机变量是离散的，而且对于 0 n ? ? 及任意状态 0 1 1 1 1 0 0 1 , , , , , ( | , , , ) ( | ) n n n n n n n i j i i p j i i i p j i ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 都有，该随机序列为Markov 链，该对应的性质为Markov 性质。

　　5. 简述Markov 状态分解定理答：(1) Markov 链的状态空间S 可惟一分解为 1 2 S T H H ? ? ? ? ，其中T 为 B 卷(共9 页)第6 页暂态的全体，而 i H 为等价常返类。 (2)若 Markov 链的初分布集中在某个常返类 k H 上，则此 Markov 链概率为 1 地永远在此常返类中，也就是说，它也可以看成状态空间为 k H 的不可约Markov 链。

　　6.简述HMM 要解决的三个主要问题答：(1)从一段观测序列{ , } k Y k m ? 及已知的模型 ( , , ) A B ? ? ? 出发，估计 n X 的最佳值，称为解码问题。这是状态估计的问题。 (2) 从一段观测序列{ , } k Y k m ? 出发，估计模型参数组 ( , , ) A B ? ? ? ，称为学习问题。这是参数估计问题。 (3) 对于一个特定的观测链{ , } k Y k m ? ，已知它可能是由已经学习好的若干模型之一所得的观测，要决定此观测究竟是得自于哪一个模型，这称为识别问题，就是分类问题。 7. 什么是随机过程，随机序列? 答：设T 为[0，+? )或(- ? ，+? )，依赖于t(t? T)的一族随机变量(或随

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