Поиск
Закладки
Озвучить текст Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы

РАЗДЕЛ II. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ

Глава 6. Основные понятия теории случайных процессов
6.1. Определение случайного процесса и примеры
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте просмотр в виде pdf. Вам доступно 56 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется Registration
На предыдущую страницу

Предыдущая страница

Следующая страница

На следующую страницу
РАЗДЕЛ II. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
На предыдущую главу Предыдущая глава
оглавление
Следующая глава На следующую главу

Table of contents

РАЗДЕЛ II. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ-
Глава 6. Основные понятия теории случайных процессов
6.1. Определение случайного процесса и примеры
Задачи к 6.1
6.2. Статистические средние характеристики случайных процессов
Задачи к 6.2
Глава 7. Процессы с конечными моментами второго порядка. Корреляционная теория
7.1. Сходимость в среднем квадратичном для случайных процессов
7.2. Непрерывность случайных процессов
Задачи к 7.1-7.2
7.3. Дифференцируемость случайных процессов
Задачи к 7.3
7.4. Интегрирование случайных процессов
Задачи к 7.4
7.5. Стохастические обыкновенные дифференциальные уравнения
Задачи к 7.5
7.6. Разложение случайных процессов по ортогональным функциям
Глава 8. Процессы с независимыми приращениями. Гауссовский и винеровский случайные процессы
8.1. Процессы с независимыми приращениями
Задачи к 8.1
8.2. Обобщенный пуассоновский процесс
8.3. Гауссовский случайный процесс
Задачи к 8.3
8.4. Винеровский случайный процесс
Задачи к 8.4
Глава 9. Марковские случайные процессы и цепи Маркова
9.1. Определения и примеры
Задачи к 9.1
9.2. Однородные цепи Маркова
Задачи к 9.2
Глава 10. Цепи Маркова с дискретным временем
10.1. Уравнения Чепмена - Колмогорова
10.2. Нахождение вероятностей переходов с помощью производящих функций
Задачи к 10.1-10.2
10.3. Классификация состояний цепи Маркова по арифметическим свойствам вероятностей перехода
10.4. Классификация состояний по асимптотическим свойствам переходных вероятностей
Задачи к 10.3-10.4
10.5. Эргодические цепи Маркова
10.6. О средних временах переходов между состояниями
10.7. Стационарные цепи Маркова
10.8. Оптимальные стратегии в марковских цепях
Задачи к 10.5-10.8
Глава 11. Цепи Маркова с непрерывным временем
11.1. Некоторые определения и свойства
11.2. Системы дифференциальных уравнений Колмогорова для однородной цепи Маркова с конечным числом состояний
11.3. Процесс гибели и размножения
Задачи к 11.1-11.3
11.4. Анализ марковских систем массового обслуживания
Задачи к 11.4
11.5. Ветвящиеся процессы с непрерывным временем
Задачи к 11.5
Глава 12. Непрерывные марковские процессы
12.1. Обобщенное уравнение Маркова
12.2. Диффузионные процессы
12.3. Обратное уравнение Колмогорова
12.4. Уравнение Колмогорова - Фоккера - Планка
Задачи к 12.2-12.4
12.5. Допредельные модели диффузионных процессов
Глава 13. Стохастические интегралы и дифференциальные уравнения
13.1. Стохастический интеграл в форме Ито
13.2. Стохастический интеграл в форме Стратоновича
13.3. Стохастические дифференциальные уравнения
Задачи к 13.1-13.3
Глава 14. Стационарные случайные процессы
14.1. Стационарные в узком и широком смысле случайные процессы
Задачи к 14.1
14.2. Спектральная плотность случайного процесса
14.3. Эргодическое свойство случайных процессов
Задачи к 14.2-14.3
14.4. Мартингалы
Задачи к 14.4
Глава 15. Применение случайных процессов
15.1. Исследование марковской сети массового обслуживания в стационарном и переходном режимах
15.2. Применение винеровского процесса и стохастических дифференциальных уравнений в финансовой математике
Задачи к 15.2
15.3. Применение уравнения Колмогорова - Фоккера - Планка
15.4. Анализ и прогнозирование доходов в марковских сетях
Данный блок поддерживает скрол*