- •Вопрос 1: Классические задачи, иллюстрирующие необходимость построения теории случайных процессов. Понятие случайного процесса.
- •Вопрос 2. Классификация случайных процессов. Процесс с независимыми приращениями. Мартингалы.
- •Вопрос 3. Классификация случайных процессов. Марковские процессы. Стационарные случайные процессы.
- •Вопрос 4. Классификация марковских случайных процессов.
- •Вопрос 5. Понятие дискретной цепи Маркова и ее вероятностных характеристик.
- •Вопрос 6. Вероятностная структура однородной цепи маркова (вывод формулы ).
- •Вопрос 7. Определение вероятности перехода цепи Маркова за m шагов.
- •Вопрос 8. Примеры цепей Маркова.
- •Вопрос 9. Классификация состояний цепи Маркова
- •Вопрос 10. Критерий возвратности. Применение критерия возвратности к одномерному случайному блужданию по целочисленной решетке.
- •Вопрос 11. Предельная теорема для конечных цепей Маркова
- •Вопрос 12. Понятие марковского процесса и основных его вероятностных характеристик.
- •Вопрос 13. Вывод дифференциальных уравнений Колмогорова. Составление уравнений Колмогорова с использованием графа состояний.
- •Вопрос 14. Эргодические свойства однородных марковских случайных процессов.
- •Вопрос 15. Определение предельных вероятностей состояний Марковского процесса для двух состояний.
- •Вопрос 16. Понятие пуассоновского процесса. Примеры.
- •Вопрос 17. Утверждение о распределении промежутков времени и моментов времени для пуассоновского распределения.
- •Вопрос 18. Понятие процесса чистого рождения. Теорема Феллера.
- •Вопрос 19. Процесс рождения и гибели.
- •Вопрос 20. Процессы массового обслуживания. Основные понятия и классификация смо.
- •Вопрос 21. Характеристики простейшого потока. Основные свойства простейшего потока. Время ожидания и время обслуживания.
- •Вопрос 22. Принципы построения моделей массового обслуживания.
- •Вопрос 23. Основные характеристики систем массового обслуживания с отказами. Уравнения Эрланга.
- •Вопрос 24. Основные характеристики смо с ожиданием.
- •Вопрос 25. Понятие мартингала, субмартингала, супермартингала. Свойства мартингала, субмартингала, супермартингала.
- •Вопрос 26. Разложение Дуба.
- •Вопрос 27. Тождество Вальда. Доказательство тождества Вальда по Колмогорову-Прохорову.
- •Вопрос 28. Применение тождества Вальда для случайного блуждания.
- •Вопрос 29. Теорема Дуба о преобразовании свободного выбора.
- •Вопрос 30. Неравенство Дуба для максимального значения мартингала.
Вопрос 27. Тождество Вальда. Доказательство тождества Вальда по Колмогорову-Прохорову.
Ответ:
Тождество Вальда. Пусть – независимые случайные величины и . Положим . Пусть – момент остановки относительно потока – алгебр и . Тогда
Доказательство данного тождества по Колмогорову-Прохорову.
Положим и независимы . Покажем, что ряд
Сходится абсолютно.
Т.к. сумму последнего ряда, мы уже считали. Вследствие абсолютной сходимости ряд можно почленно проинтегрировать, получив:
Что и требовалось доказать.
Вопрос 28. Применение тождества Вальда для случайного блуждания.
Ответ:
Рассмотрим одномерные блуждания, когда случайные приращения координаты распределены по нормальному закону со средним значением μ и дисперсией σ2, т.е.
f*(ω) = exp (-μω - σ2ω/2).
В этом случае ω0 = 2μ/ σ2 и для вероятности поглощения pc и pd следуют приближенные соотношения
Для среднего числа шагов до поглощения получим
Вопрос 29. Теорема Дуба о преобразовании свободного выбора.
Ответ:
Определение 1. Пусть – момент остановки. Для всякого определим функцию Ясно, что – неотрицательная – конечная мера на . Если момент остановки ограничен, то мера ограничена.
Определение 2. Пусть есть с равномерно ограниченными плотностями и – такие два момента остановки, что . Пусть – последовательность МО, удовлетворяющая условиям
Для определим оператор
Теорема Дуба. Если есть UDB1 и , то справедлива формула
из данной теормы легко вытекает корректность предыдущего определения.
Теорема 2 (обобщение теоремы Дуба на деформированные субмартингалы).
Если есть UDB2, процесс есть DSubM, и . То справедливо неравенство – п.в.
Можно показать, что если в теореме 2 МО ограничен, то эта теорема верна, когда есть BD2 (включение выполняется в данном случае автоматически).
Вопрос 30. Неравенство Дуба для максимального значения мартингала.
Ответ:
Пусть (Ω, F, P) – вероятностное пространство, (F1 ⊂F2 ⊂ … ⊂ Fn ⊂ F) – неубывающее семейство σ-подалгебр F. Последовательность X – (ξn, Fn), n-1, …, N, называется мартингалом, если
и
Теорема (Неравенство Дуба для максимума). Пусть X – (ξt, Ft), n-1, …, N, неотрицательный субмартингал. Пусть EξNP <∞ (1<p <∞). Тогда
и