ЕГЭ и ОГЭ
Хочу знать
Главная > Методы обработки сигналов > Случайные процессы
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

Вопросы и задачи

3.1. Являются ли: а) стохастически эквивалентные случайные процессы равными в смысле СК-нормы; б) случайные процессы, равные в смысле СК-нормы, стохастически эквивалентными?

3.2. Можно ли утверждать, что предел случайного процесса обладает обычными свойствами предела неслучайной функции?

3.3. Можно ли утверждать, что предел последовательности случайных процессов обладает обычными свойствами предела последовательности?

3.4. Докажите теорему 3.2.

3.5. Докажите утверждение из замечания 3.1.

3.6. Определение 3.3 непрерывности случайного процесса в точке является аналогом первого из двух эквивалентных определений непрерывности функции в точке.

Сформулируйте определение непрерывности случайного процесса в точке, аналогичное второму определению непрерывности функции в точке.

3.7. Пусть — двумерный винеровский процесс, выходящий из 0. Пусть Докажите, что существует предел

где

3.8. Докажите следствие 3.1 из теоремы 3.5.

3.9. Докажите, что линейная комбинация и произведение непрерывных на Т скалярных случайных процессов — непрерывные на Т скалярные случайные процессы.

3.10. Пусть — некоррелированные случайные величины и

Докажите, что последовательность случайных величин сходится тогда и только тогда, когда одновременно сходятся числовые ряды

3.11. Пусть — скалярные случайные процессы, , причем

Докажите, что

3.12. Докажите следствия 3.2, 3.3.

3.13. Докажите, что скалярный случайный процесс

где случайная величина, распределенная по равномерному закону на отрезке дифференцируем на Т.

Указание: воспользоваться критерием дифференцируемости случайного процесса.

3.14. Пусть — случайная величина, распределенная по равномерному закону на и

Является ли: а) случайный процесс дифференцируемым? б) произвольная реализация случайного процесса дифференцируемой?

Ответ: а) случайный процесс является дифференцируемым при любом любая реализация не имеет производных в точках

3.15. Найдите математическое ожидание, дисперсию и ковариационную функцию случайного процесса

если известно, что

где — некоррелированные случайные величины с нулевыми математическими ожиданиями и одинаковыми дисперсиями, равными 0,1.

Ответ:

3.16. Найдите математическое ожидание и ковариационную функцию скалярного случайного процесса

если известно, что

Ответ:

3.17. Дифференцируемый случайный процесс имеет математическое ожидание и ковариационную функцию Найдите математическое ожидание и ковариационную функцию случайного процесса

Ответ:

3.18. Является ли дифференцируемым винеровский процесс?

Ответ: нет.

3.19. Пусть — стационарный в широком смысле случайный процесс, дифференцируемый на Т. Является ли стационарным в широком смысле случайный процесс

Ответ: да.

3.20. Докажите, что производная от гауссовского процесса — гауссовский процесс.

3.21. Найдите вероятность того, что производная от гауссовского стационарного случайного процесса , будет иметь значения большие, чем если

Ответ: 0,3085.

3.22. Пусть — стационарный в широком смысле случайный процесс с ковариационной функцией

Сколько раз он дифференцируем?

Ответ: два раза.

3.23. Найдите одномерный закон распределения векторного случайного процесса если — нормальный скалярный стационарный в широком смысле случайный процесс с нулевым математическим ожиданием и ковариационной функцией

3.24. Докажите следствие 3.6.

3.25. Найдите дисперсию случайного процесса при с, если

— интегрируемый на T скалярный случайный процесс и

Ответ:

3.26. Найдите математическое ожидание, ковариационную функцию и дисперсию случайного процесса:

если — известная постоянная; независимые случайные величины с нулевыми математическими ожиданиями и

Ответ: а)

3.27. Пусть — скалярный стационарный в широком смысле дифференцируемый на Т случайный процесс. Выясните, является ли стационарным в широком смысле случайный процесс

Ответ: да.

3.28. Пусть — интегрируемый на Т скалярный случайный процесс с известной ковариационной функцией Найдите взаимную ковариационную функцию если

Ответ:

3.29. Пусть — винеровский скалярный процесс, выходящий из нуля.

Докажите, что случайный процесс

является стационарным в широком смысле случайным процессом; найдите его математическое ожидание и ковариационную функцию.

Ответ:

3.30. Найдите дисперсию случайного процесса если — скалярный нормальный процесс с нулевым математическим ожиданием и ковариационной функцией — неслучайные параметры,

Ответ:

3.31. Является скалярный случайный процесс эргодическим по отношению к математическому ожиданию, если

случайная величина, распределенная по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и дисперсией

Ответ: нет.

3.32. Выясните, является ли двумерный случайный процесс эргодическим по отношению к математическому ожиданию, если

где — двумерный случайный вектор, распределенный по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей

Ответ: нет.

3.33. Рассмотрим дифференцируемый на Т скалярный случайный процесс , имеющий постоянное математическое ожидание и ковариационную функцию Пусть Найдите и определите ее наибольшее значение. Докажите эргодичность случайного процесса относительно его математического ожидания.

Ответ:

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление