Фед_задачник_итог
.pdf
вероятностью 1 p. Найти распределение мощности суммарного сигнала. Вычислить среднее значение мощности.
7.237. Доказать устойчивость закона Коши: |
сумма независимых слу- |
|||||||||||
чайных величин i , распределенных по закону |
Коши W i ( y) |
|
1 |
|
, |
|||||||
|
|
|
||||||||||
1 |
y 2 |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
также распределена по закону Коши. |
|
|
|
|
|
|||||||
7.238. Независимые СВ и имеют ФР F (x) F (x) 1 e x , |
х 0. |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Показать, что СВ X |
|
|
равномерно распределена в интервале (0, 1). |
|||||||||
|
|
|
||||||||||
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Доказать, что СВ X |
|
|
и Y |
независимы. |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
7.239. СВ и независимы, причем W (x) 0,5 x 0,5 x 1 , a функ- |
||||||||||||
|
|
|
|
0, |
y 0, |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
y 1, . Найти функции распределения слу- |
|||||||
ция распределения F ( y) y, 0 |
||||||||||||
|
|
|
|
1, |
y 1. |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
чайных величин X и Y . |
|
|
|
|
|
|
|||
7.240. |
Найти математическое |
ожидание случайной величины |
|||||||
exp , |
если и гауссовские случайные величины с совместной |
||||||||
плотностью вероятности W |
(x, y) |
|
1 |
|
exp ( |
x2 y2 2rxy |
) . |
||
|
|
|
|
|
|||||
|
, |
|
2 2 1 r 2 |
|
|
2 2 (1 r 2 ) |
|
||
|
|
|
|
|
|
||||
7.241. Найти математическое ожидание и дисперсию случайной величины a b , если и гауссовские случайные величины с плотно-
стью вероятности W |
(x, y) |
|
|
1 |
|
exp ( |
x2 y2 2rxy |
) . |
|||||
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
, |
|
2 2 1 r 2 |
|
|
2 2 (1 r 2 ) |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
7.242. Вычислить математическое ожидание и дисперсию определителя |
|||||||||||
|
11 |
12 |
|
, элементы которого |
ij |
независимые случайные величины с ну- |
|||||||
|
|
||||||||||||
|
21 |
22 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
левыми средними и одинаковыми дисперсиями 2 .
- 80 -
7.243. Найти совместную плотность вероятности случайных величин Х
6 X Y
и Y, являющихся решениями системы X Y , если и независимые
нормальные случайные величины с нулевыми средними значениями и одинаковыми дисперсиями.
7.244. Над случайной величиной , имеющей ПВ W (x) , производится п
независимых опытов. Наблюдаемые значения этой СВ располагаются в порядке возрастания, таким образом формируется ряд случайных величин1, 2, , n. Найти плотность вероятности и функцию распределения k-й из этих случайных величин k .
7.245. Найти закон распределения, математическое ожидание и дисперсию суммы Z случайного числа независимых одинаково распределенных случайных величин Xi , i 1, 2, , N , где каждая из величин X i имеет ПВ
WX |
i |
(x) . N – положительная целочисленная случайная величина с законом |
|
|
|
|
|
распределения P N n Pn , |
n 1, 2, . |
||
|
|
7.246. Случайные величины 1, 2, , n 1 независимы. Каждая из них |
|
принимает значения 1 и 0 с вероятностями р и q = 1 p соответственно.
n
Найти математическое ожидание и дисперсию СВ i i 1 mod 2 .
i 1
7.247. Доказать, что если случайные величины 1, 2, , n независимы, положительны и одинаково распределены, то выполняется следующее
|
k |
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
k |
|
||
соотношение: |
M |
i 1 |
|
|
|
, k n. |
|
n |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
n |
||
|
i |
|
|
||||
|
|
|
|
||||
|
i 1 |
|
|
|
|
|
|
7.248. Найти закон распределения, математическое ожидание и дисперсию случайной величины , представляющей собой ближайшее целое значение, возникающее при округлении непрерывной случайной величины , имеющей ПВ W (x) .
- 81 -
7.249. Случайная величина подчинена показательному закону распре- |
|
|
|
|||||||||||||
деления W (x) e x |
, х > 0, > 0. Найти математическое ожидание и дис- |
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
персию СВ e . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.250. Случайная величина подчинена показательному закону распре- |
|
|
|
|||||||||||||
деления W (x) e x |
, х > 0, > 0. Установить, при каких условиях суще- |
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ствуют и чему равны математическое ожидание и дисперсия СВ e . |
|
|
|
|||||||||||||
7.251. Найти математическое ожидание и дисперсию модуля нормаль- |
|
|
|
|||||||||||||
ной случайной величины, распределенной по нормальному закону с парамет- |
|
|
|
|||||||||||||
рами m1 , . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.252. Случайная |
|
величина имеет плотность |
вероятности |
|
|
|
||||||||||
|
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
W (x) 0,5cos x , x |
|
. Найти математические ожидания и дисперсии |
|
|
|
|||||||||||
|
2 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
случайных величин 1 sin и 2 |
|
sin |
|
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
7.253. СВ равномерно распределена на отрезке |
|
, |
|
|
|
. Найти мате- |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
матическое ожидание и дисперсию случайной величины asin , где а и |
|
|
|
|||||||||||||
– положительные константы. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
7.254. Случайная величина распределена по закону, у которого мате- |
|
|
|
|||||||||||||
матическое ожидание и медиана совпадают в точке 0. Найти среднее значе- |
|
|
|
|||||||||||||
ние тех наблюдений, в которых принимает положи- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
тельные значения. В качестве примера рассмотреть |
|
|
y |
|
|
|
|
|||||||||
СВ, равномерно распределенную на отрезке [ a, a]. |
|
B |
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
7.255. По сторонам прямого угла xOy концами |
|
|
|
|
|
L |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
скользит линейка AB длины L, занимая случайное по- |
|
|
|
|
|
R |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ложение (рис. 7.15). Все значения абсциссы Х ее конца |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
А на оси Ох в пределах от 0 до L0 L одинаково |
|
|
0 |
|
A |
L0 |
|
x |
||||||||
|
|
|
|
|||||||||||||
вероятны. Найти математическое ожидание рас- |
|
|
|
|
||||||||||||
|
А |
X В |
|
|
|
|||||||||||
стояния R от начала координат до линейки. |
|
|
|
|
|
Рис. 7.15 |
|
|
|
|||||||
7.256. Прямоугольник с размерами А В |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
случайным образом бросается на плоскость (см. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
- 82 - |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
Рис. 7.16
рис.7.16). Все значения угла равновероятны. Найти математическое ожидание длины Х его проекции на горизонтальную ось.
7.257. Светящаяся точка, изображающая наблюдаемый объект на круглом экране радиолокатора диаметром D, может случайным образом занимать любое положение на экране (совместная ПВ координат точки постоянна в
пределах круга). |
Найти математическое ожидание расстояния R от светя- |
щейся точки до |
центра экрана. |
7.258. |
Из |
y |
|
|
|
под углом |
к |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Найти |
закон |
а |
|
|
|
|
|
|
|
||
пересечения |
0 |
|
x |
||
0x, если а) угол |
|
||||
|
|
|
|
||
интервале |
Рис. 7.17 |
||||
|
|
|
|
, |
|
распределен в интервале |
|
. |
|||
|
|
|
2 |
|
2 |
7.259. Имеется квадрат со стороной, равной единице. На а) смежные; б) противоположные стороны квадрата случайным образом независимо друг от друга ставятся точки X и Y (рис. 7.18). Каждая из них имеет в пределах стороны квадрата равномерное распределение. Найти математическое ожидание квадрата расстояния между точками X и Y.
точки (0, а) проведена прямая оси ординат 0y (рис. 7.17). распределения абсциссы точки этой прямой с осью абсциссравномерно распределен в
|
|
б) угол равномерно |
0, |
; |
|
|
2 |
|
X X
Y
а |
|
|
а |
|
|
|
|
а) |
|
|
Y б) |
|
Рис. 7.18 |
||
7.260. Случайное напряжение U распределено по нормальному закону с
параметрами m и 2 |
. Это напряжение поступает на ограничитель, на выхо- |
||||
1 |
|
|
|
|
|
де которого формируется СВ |
Z min U , U0 |
U , U U0 |
; |
. Найти матема- |
|
|
|
||||
|
|
|
U0 , U U0. |
|
|
тическое ожидание и дисперсию СВ Z.
7.261. Случайная точка (X, Y) распределена равномерно внутри круга с центром в начале системы координат и радиусом R. Найти математическое ожидание и дисперсию СВ Z = XY.
- 83 -
7.262. Случайная точка (X, Y) распределена равномерно внутри квадрата с вершинами (0, 0); (0, 1); (1, 0); (1, 1). Найти математическое ожидание и дисперсию СВ Z = XY.
7.263. Координаты двух случайных точек на прямой независимы и равномерно распределены на отрезке [0, 1]. Найти математическое ожидание и дисперсию расстояния между ними.
7.264. Две случайные точки расположены внутри квадрата 0 x 1, 0 y 1. Координаты точек независимы, каждая из них равномерно распределены на отрезке [0, 1]. Найти математическое ожидание и дисперсию расстояния между ними.
7.265. Угол упреждения при воздушной стрельбе определяется по фор-
муле uv sin , где u – скорость цели, v – скорость полета снаряда, кур-
совой угол цели. Найти математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение угла упреждения, если случайная величина, равномерно рас-
|
|
пределенная в интервале 0, |
, u – случайная величина, равномерно рас- |
|
2 |
пределенная в интервале 600 – 700 км/час, причем u и независимы, а v 1 км/сек и постоянна.
7.266. СВ 1 и 2 определены как 1 cos , 2 sin , где – СВ, имеющая равномерное распределение на отрезке [0, 2 ]. Найти совместную ПВ, математические ожидания, дисперсии и ковариацию величин 1 и 2 .
7.267. Случайные величины и связаны соотношением 2 3 , причем m1 1, D 4 . Определить математическое ожидание и дисперсию СВ , ковариацию и коэффициент корреляции величины и .
7.268. |
Дан случайный вектор ( , ); |
M M 0 , |
D 100 , |
D 25 , |
M 16 . Используя линейное преобразование = х, = ах + y, |
||
привести данный вектор к вектору (x, y) с некоррелированными составляющими. Найти моменты распределения величин х и y.
7.269. Значения независимых случайных величин и и их вероятности приведены в табл. 7.3. Найти законы распределения (значения и вероятно-
- 84 -
сти) случайных величин Z = + и Z = . Вычислить их средние значения и дисперсии.
Таблица 7.3
|
2 |
3 |
5 |
|
|
|
|
p |
0,3 |
0,5 |
0,2 |
|
1 |
4 |
|
|
|
p |
0,2 |
0,8 |
7.270. По каналу связи передается N сообщений; длительность каждого сообщения случайна, имеет одни и те же математическое ожидание и дисперсию и не зависит от длительностей других сообщений. Найти математическое ожидание и дисперсию суммарного времени Т, за которое будут переданы все N сообщений.
7.271. Решить предыдущую задачу с тем изменением, что длительности сообщений Ti зависимы и коэффициент корреляции СВ Ti и T j равен rij .
7.272. Радиолокационная станция ведет слежение за областью пространства, где находится N объектов. За один цикл обзора i-й объект независимо от других обнаруживается с вероятностью pi , i = 1, 2, …, N. За время наблюдения осуществляется п циклов обзора. Найти математическое ожидание и дисперсию числа объектов, которые будут обнаружены.
7.273. Группа из четырех радиолокационных станций ведет слежение за областью пространства, в которой находится три объекта. Наблюдение ведется в течение некоторого времени Т. За это время каждая из станций обнаруживает каждый из объектов с вероятностью pi , зависящей от номера объекта, и передает его координаты на центральный пульт управления. Найти математическое ожидание числа объектов, координаты которых будут зарегистрированы на пульте.
7.274. Радиолокационная станция ведет слежение за областью пространства, где находится четыре объекта. Вероятность обнаружения отдельного объекта в зависимости от времени наблюдения выражается функцией p(t) и не зависит от того, обнаружены ли другие объекты. Найти математическое ожидание времени, за которое будет обнаружен хотя бы один объект. Найти математическое ожидание времени, за которое будут обнаружены все четыре объекта.
- 85 -
7.275. Вероятность обнаружения объекта радиолокатором с ростом чис- |
|
||||||||||
ла циклов обзора п растет по показательному закону: p(n) 1 n , |
0 1. |
|
|||||||||
Найти математическое ожидание числа циклов, после которого объект будет |
|
||||||||||
обнаружен. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.276. Радиолокационная станция ведет слежение за областью простран- |
|
||||||||||
ства, в которой находится п объектов. За один цикл обзора станций обнару- |
|
||||||||||
живает каждый из объектов с вероятностью р независимо от других объектов |
|
||||||||||
и других циклов. Сколько циклов потребуется для то- |
|
|
|
||||||||
го, чтобы а) вероятность обнаружения всех объектов |
y |
|
|
||||||||
стала не меньше Р; |
б) |
среднее число обнаруженных |
Y |
K |
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
объектов стало не меньше N < n? |
|
|
|
|
|
|
|||||
7.277. Для определения расстояния R от точки К до |
R |
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
начала |
координат |
можно |
|
применить |
два |
способа: |
|
|
|
||
R1 |
X 2 Y 2 и R2 |
Y |
|
(рис. 7.19). Какой способ |
|
|
x |
||||
cos |
0 |
Х |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
приведет к меньшей погрешности, если расстояния Х и |
Рис. 7.19 |
|
|||||||||
Y и угол определяются с независимыми друг от друга |
|
|
|
||||||||
ошибками, причем среднеквадратические отклонения ошибки измерения Х, Y |
|
||||||||||
равны X Y , а угла . Привести численный расчет для значений |
|
||||||||||
X Y = 1 м; = 1о = 0,0174 рад при средних значениях параметров, |
|
||||||||||
равных M X = 100 м; M Y |
= 60 м; M |
|
|
M X |
59o 1,03 рад. |
|
|||||
arctg |
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
M Y |
|
|
|
7.278. Ошибка измерений некоторой величины при одном методе равна 2 , где нормально распределенная случайная величина с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением = 5. При другом методе измерений ошибка 1 2 представляет собой сумму двух независимых нормально распределенных СВ с нулевыми математическими ожиданиями и среднеквадратическими отклонениями 1 = 2 = 5. Какой метод измерений предпочтительнее?
7.279. Найти математическое ожидание и дисперсию произведения независимых случайных величин и , равномерно распределенных, соответственно, в промежутках (a, b) и (c, d).
- 86 -
7.280. Независимые случайные величины и имеют плотности вероятности W (x) и W (x) соответственно. Найти математическое ожидание и
дисперсию модуля их разности.
8.СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ И ИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
ВЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ
8.1.Контрольные вопросы
8.1.Дать определение случайной функции, случайного процесса.
8.2.По каким признакам осуществляется классификация СП?
8.3.Что дает полное статистическое описание СП?
8.4.Записать выражения для математического ожидания m1 t и корреляционной функции K t1,t2 СП.
8.5.Как определяется взаимная корреляционная функция СП t и t ?
8.6.Дать определение СП с независимыми отсчетами, СП с независимыми приращениями, марковского СП.
8.7.Дать определение СП, стационарного в широком и узком смыслах.
8.8.Как определяется операция усреднения по времени для стационарного СП?
8.9.Записать корреляционную функцию стационарного СП на основе усреднения по времени.
8.10.Дать определение эргодического СП.
8.11.Как для эргодического СП можно получить оценки ПВ и ФР?
8.12.Что называется квазидетерминированным СП? Привести примеры.
8.13.Как связаны между собой корреляционная функция и спектральная плотность стационарного СП?
8.14.Перечислить свойства корреляционной функции и спектральной плотности стационарного СП.
8.15.Перечислить числовые характеристики корреляционной функции
испектральной плотности.
-87 -
8.16.Сформулировать соотношение неопределенности для стационар-
ного СП.
8.17.Какой процесс называют «белым» шумом, финитным «белым» шумом? Какой вид имеют K и S для названных процессов?
8.18.Привести графики (качественно) K и S для СП с гауссовским (колокольным) энергетическим спектром.
8.19.Дать определение узкополосного процесса.
8.20.Какой вид в общем случае имеет КФ узкополосного СП?
8.21. При каких условиях |
КФ |
узкополосного СП имеет вид |
K 2 cos 2 f0 , где 2 |
– дисперсия случайного процесса, – |
|
огибающая коэффициента корреляции, |
f0 – центральная частота спектраль- |
|
ной плотности случайного процесса? |
|
|
8.22.Дать определение комплексного СП.
8.23.Какой вид имеет K стационарного СП с дискретным энергетическим спектром?
8.24.Чему равна корреляционная функция линейной комбинации независимых центрированных случайных процессов?
8.25.Чему равна спектральная плотность суммы независимых центрированных стационарных случайных процессов?
8.26.Как выглядит каноническое представление СП? Как могут быть найдены координатные функции канонического разложения СП?
8.27.Какие виды сходимости последовательностей СВ Вам известны?
8.28.Дать определение непрерывности СП в точке и в области.
8.29.Сформулировать необходимые и достаточные условия дифференцируемости СП.
8.30.Чему равно математическое ожидание производной случайного
процесса?
8.31.Чему равна корреляционная функция производной случайного процесса? Какой вид она имеет для стационарного случайного процесса?
-88 -
8.32.Какой вид имеют взаимная корреляционная функция и взаимный энергетический спектр процесса и его производной?
8.33.Как связаны между собой корреляционная функция стационарного
СП и его производной? Какова связь между энергетическими спектрами СП x t и x' t ?
8.34.Дать определение нормального СП.
8.35.Дать определение винеровского процесса.
8.36.Дать определение узкополосного нормального СП.
8.37.Как определяется комплексная огибающая СП? Какие свойства имеет огибающая (комплексная огибающая) СП?
8.38.Записать квадратурное представление узкополосного СП.
8.39.Какие статистические характеристики имеют амплитуды квадратурных составляющих a t и b t для узкополосного нормального СП?
8.40.Какой будет совместная ПВ огибающей X (t) и фазы (t) узкополосного СП в совпадающие моменты времени? Будут ли X (t) и (t) зависимыми СВ?
8.41.Как изменится ситуация при добавлении к узкополосному нор-
мальному СП гармонического сигнала s t um cos 2 f0t , где f0 – центральная частота энергетического спектра СП?
8.42.В чем состоит методика определения совместных ПВ огибающей и фазы для отсчетов, разделенных промежутком ?
8.43.Что такое функционал плотности вероятности нормального СП?
8.44.Как выглядит ФПВ для нормального «белого» шума?
8.45.Дать определение физически осуществимой (реализуемой) линей-
ной цепи.
8.46.Что такое импульсная характеристика линейной цепи?
8.47.Дать определение стационарной линейной системы.
8.48.Что такое коэффициент передачи стационарной линейной системы? Как он связан с ее импульсной характеристикой?
-89 -
