随机过程

随堂模式

  • 什么是随堂模式?

    随堂模式课程一般为每学期一轮次,课程每周更新,作业、考试有截止时间,由课程提供方老师、助教指导,课程完结,成绩由老师确认后,统一发放证书。

  • 什么是自主模式?

    自主模式课程常年开放加入,课件全部开放,作业、考试无截止时间,有学堂在线招募选拔的助教指导,考核通过即可自动获得证书。

来自于: 西北工业大学 | 分类: 电子(144)工程(692)数学(272)

课程描述

随机过程是对随机现象进行建模和分析的学科,是数理统计课程的进一步深化。该课程讲述了随机过程的基本概念和各种典型的随机过程。对研究生解决专业问题提供重要工具。

什么是认证证书?
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权威性
纸质证书
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课程简介

课程在讲解过程中,针对工科研究生的特点,着重与在教学中对基本概念、基本理论和思想方法的讲解,淡化定理的严格证明,强调其工程背景和实际应用,着重掌握解决具体问题的实际方法和建模分析原理。使学生通过实例更懂得随机过程的应用,并能应用随机过程解决一些实际问题。学生在学习过程中,将高等数学的极限、连续,可导与可积。与随机过程的均方极限、均方可导与均放可积联系起来,知识体系得到扩充与发展,学生感到收货很多。各种随机过程的学习和应用。为专业上的学习和研究提供了新的理论工具与方法。

课程的优势是知识体系完善,逻辑性强,在本科所学的微积分和概论统计基础上知识体系得到扩充与发展,胃不痛专业工程上解决不同问题提供了强有力的工具。劣势是理论较深,一些数学基础不够的同学学起来比较吃力。

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课程章节

第1章 概率论补充知识
1.1 概率空间
1.2.随机变量
1.3 随机向量的数学特征
1.4 特征函数
1.5. n维正态分布
1.6 极限定理
1.7 L^2空间
第2章:随机过程的概念与几类重要的随机过程
2.1.随机过程的定义
2.2 随机过程的描述
2.3. 复随机过程
2.4 几类重要的随机过程
2.5 Wiener过程
2.6 Poisson过程
2.7 均方微积分
2.8 均方随机微分方程
第3章:Markov过程
3.1 Markov过程的引入
3.2 Markov链及其转移概率
3.3. Markov链的状态分类
第4章 平稳随机过程
4.1平稳过程及相关函数性质
4.2 平稳过程的功率谱密度
第5章 随机过程的模拟
5.1 随机过程模拟
第6章 Markov过程的计算机模拟与应用案例
6.1 Markov 过程模拟案例
期末试题
试题pdf文件

授课教师

  • 肖华勇 西北工业大学 理学院数学系 副教授

    在国内外刊物上发表科研论文22篇,其中第一作者12篇,EI索引4篇,在国内主要电脑杂志上发表技术类文章60余篇。参加课题9项, 主持横向课题2项。2002年获西工大英才计划资助,2003年获国防科学技术进步三等奖一项,2005年校教改立项“数学建模课程改革与教学”获得重点资助。主要教学的课程有,《数学建模》, 《概率与数理统计》,《随机过程》,《计量经济学》。参与编写《随机数学基础》两章。参与编写《数学建模简明教程》两章。编著《实用数学建模与软件应用》和《基于Matlab和LINGO的数学实验》,2007年获得陕西省教学成果一等奖一项(排名第二)。

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