- •Тема 1. Основные понятия теории случайных процессов 68
- •Понятие подмножества. Свойства подмножеств.
- •Операции над множествами.
- •Дистрибутивные законы.
- •Законы Моргана.
- •Конечные множества и их элементы.
- •Понятие алгебры множеств σ – алгебры.
- •Борелевские множества. Борелевскаяσ– алгебра.
- •Выбор с возвращением.
- •Выборка без возвращения.
- •Размещения с повторениями.
- •Теория вероятностей. События и их классификация.
- •Операции над событиями.
- •Понятие вероятности.
- •Вечерняя электричка.
- •Геометрический подход.
- •Задача Бюффона.
- •Аксиоматический подход к вероятности. Вероятностное пространство. Аксиомы вероятности Колмогорова.
- •Вероятности, вытекающие из аксиом.
- •Задача о совпадениях.
- •Условная вероятность. Правило умножения вероятностей.
- •Независимость событий.
- •Задача о наилучшем выборе.
- •Расчет работоспособности цепей
- •Формула полной вероятности.
- •Задача о разорении игрока.
- •Формула вероятностей гипотез. (Формула Байеса)
- •Случайные величины.
- •Дискретные случайные величины.
- •Свойства функции распределения.
- •Биноминальное распределение (Независимые испытания по схеме Бернулли).
- •Асимптотическое представление формулы Бернулли.
- •Теорема (формула) Пуассона.
- •Локальная теорема Муавра-Лапласа.
- •Интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •Независимые случайные величины
- •Операции над случайными величинами:
- •Математическое ожидание
- •Свойства математического ожидания
- •Функции случайного аргумента и их мат. Ожидание.
- •Дисперсия
- •Свойства дисперсии
- •Свойства условных вероятностей и плотностей вероятностей
- •Условное математическое ожидание
- •Корреляционный момент (корреляция) двух случайных величин
- •Свойства корреляционного момента
- •Коэффициент корреляции и его свойства
- •Свойства
- •Уравнения Регрессии
- •Характеристики
- •Неравенство Чебышева
- •Нормальное распределение с параметрами (а;σ)
- •Основные свойства кривой Гаусса
- •Расчет доверительных интервалов
- •Некоторые важнейшие распределения связанные с нормальным. - распределение.
- •Распределение Стьюдента (t– распределение)
- •Распределение Фишера-Снедекора (f– распределение).
- •Закон больших чисел.
- •Теорема Чебышева.
- •Теорема Бернулли.
- •1. Биноминальное распределение.
- •2. Распределение Пуассона.
- •3. Геометрическое распределение.
- •Введение в теорию случайных процессов тема 1. Основные понятия теории случайных процессов
- •1.1. Определение случайного процесса. Основные подходы к заданию случайных процессов. Понятие реализации и сечения. Элементарные случайные процессы.
- •1.2. Некоторые классы и виды случайных процессов
- •2.2. Математическое ожидание и дисперсия случайного процесса. Среднеквадратическое отклонение
- •2.3. Корреляционная функция случайного процесса и ее свойства. Нормированная корреляционная функция
- •2.4. Взаимная корреляционная функция и нормированная взаимная корреляционная функция двух случайных процессов
- •2.5 Вероятностные характеристики суммы двух случайных величин
- •Тема 3. Элементы случайного анализа
- •3.1. Сходимость и непрерывность
- •1. Классические виды сходимости
- •2. Сходимость по вероятности
- •3. Сходимость в среднем в степени p1
- •3.3. Интеграл от случайного процесса и его свойства
- •ТеМа 4. Канонические разложения случайных процессов
- •4.1. Понятие канонического разложения случайного процесса
- •4.2. Понятие обобщенной функции. Дельта-функция Дирака. Интегральное каноническое представление случайных процессов.
- •4.3. Линейные и нелинейные преобразования случайных процессов
- •Глава 5. Стационарные cлучайные процессы
- •5.1. Понятие стационарного случайного процесса. Стационарность в узком и широком смыслах
- •5.2 Свойства вероятностных характеристик стационарного случайного процесса
- •5.3. Стационарно связанные случайные процессы. Производная и интеграл от стационарного случайного процесса
- •5.4. Эргодические стационарные случайные процессы и их характеристики
- •Эргодическая теорема Биркгофа-Хинчина
- •Для ссп с непрерывным временем, для ссп с дискретным временем.
- •Достаточные условия эргодичности
Операции над множествами.
Объединение – объединение множеств А и В называется множество С, которое состоит из всех элементов входящих в хотя бы в одно из этих множеств.
A B = {c: (cA)(cB)}
A B = BA – коммутативность
A(BC) = (AB)C = ABC – ассоциативность
A A = A – идемпотентность
A ø = A
(BA) → B A = A
Пересечение множеств А и В называется множество С, которое состоит из всех элементов одновременно входящих в оба множества.
AB={c: (cA)&(cB)}
1. AB = BA – коммутативность
2. A(BC) = (AB)C = ABC – ассоциативность
3. AA = A – идемпотентность
4. A ø = ø
5. (BA) → BA = B
Если А В = Ø, то такие множества называются не пересекающимися
Система множеств А1; A2; A3; ... An называется разбиением множества А, если выполняется два условия:
А1 A2 A3 ... An = A
AiAj =
Разностью множеств А и В, называется множество С, которое состоит из всех элементов множества А не входящих в В.
А \ В = {c: (cA)&(cB)}
А \ В = A \ (AB)
Симметрической разностью множеств А и В, называется множество С, которое состоит из всех элементов входящих либо только в А, либо только в В.
Понятие универсального множества. Операция дополнение.
Множество U, называется универсальным для множеств А1; A2; A3; ... An , если все эти множества входят в множество U как подмножества.
Множество , называется дополнительным множеством или дополнением множества, если оно состоит из всех элементов универсального множества не принадлежащих множеству А.
Дистрибутивные законы.
Законы Моргана.
Конечные множества и их элементы.
N(A) – количество элементов множества А
Доказать самостоятельно.
Понятие алгебры множеств σ – алгебры.
Множество А подмножеств множества U называется алгеброй множеств, если:
Ø А ; U А;
А; А
А
А
А
Алгебра множеств называется σ – алгеброй, если из условия, что А1; A2; A3; ... А следует, что А; А
Пусть γ– некоторая система множеств, тогда наименьшая алгебра, содержащая γ называется алгеброй, порожденной системой γ.
Наименьшая σ – алгебра содержит систему множеств γ называется σ – алгеброй порожденной системой γ
Теорема: конечное разбиение множестваU порождает алгебру множеств.
Обратное алгебра множеств порождается некоторым конечным разбиением.
Борелевские множества. Борелевскаяσ– алгебра.
σ – алгебра ß числовых множеств, порожденная всевозможными интервалами и полуинтервалами вида называется борелевским.
Множества составляющие ß называется борелевскими.
Бином Ньютона. Биноминальные коэффициенты и их свойства.
, где .
; 0!=1.
Доказать самостоятельно бином Ньютона методом математической индукции.
Свойства.
- свойство симметрии.
Полиномиальная теорема.
, где
- Полиномиальный коэффициент.
Формула Стирлинга.
~
Комбинаторика.
Комбинаторика – это раздел математики, в котором разрабатываются принципы и методы подсчета вариантов тех или иных событий или явлений.
Правило сложения.
Если действие А может быть осуществлено n способами, а независимое от него действие В может быть осуществлено m способами, то действие «либо А, либо В» может быть осуществлено n+m способами.
Правило умножения.
Если действие А может быть осуществлено n способами и после каждого из них действие В может быть осуществлено m способами, то последовательность действий «А и В» может быть осуществлена n*m способами.