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2017年重慶郵電大學博士研究生入學考試
《隨機過程》考試大綱
一.總體要求
要求考生全面系統地掌握隨機過程的有關理論,具備較強的分析問題與解決
問題的能力,并能靈活運用。
二.具體內容及要求
1.概率空間、隨機變量及數字特征
考試內容:
概率空間的概念、隨機變量及其分布函數、隨機變量的數字特征、特征函數、
母函數、n維正態分布、條件期望。
考試要求:
(1)了解概率空間的概念。
(2)理解隨機變量的概念,掌握分布函數、密度函數的基本性質。
(3)理解隨機變量的期望、方差、協方差、特征函數、母函數概念,掌握其
基本性質,會求隨機變量的期望、方差、協方差、特征函數、母函數。
(4)掌握 n維正態分布的性質。
(5)理解條件概率、條件分布函數、條件密度函數的概念,理解獨立隨機變
量的概念,掌握條件隨機變量的期望性質,會應用全數學期望公式。
2.隨機過程的基本概念
考試內容:
隨機過程的概念、隨機過程的分布函數族、隨機過程的數字特征、正交增量
過程、獨立增量過程、正態過程、維納過程、復隨機過程。
考試要求:
(1)理解隨機過程的概念、隨機過程的分布函數族,充分理解隨機過程的存
在性定理的數學及工程意義,會求隨機過程的均值函數、方差函數、相關函數,
協方差函數。
(2)理解正交增量過程、獨立增量過程、平穩增量過程、平穩獨立增量過程、
正態過程、維納過程的概念。
(3)理解復隨機過程的概念。
3.泊松過程
考試內容:
泊松過程的概念、泊松過程的數字特征、時間間隔與等待時間分布、到達時
間的條件分布、非齊次泊松過程及數字特征、復合泊松過程及數字特征。
考試要求:
(1)理解泊松過程的概念、掌握兩種定義。
(2)掌握泊松過程的基本性質、會求泊松過程的數字特征、時間間隔與等待
時間的分布、到達時間的條件分布。
(3)理解非齊次泊松過程的概念、會求其數字特征。
(4)理解復合泊松過程、會求其數字特征。
4.馬爾可夫鏈
考試內容:
馬爾可夫過程的概念、馬爾可夫鏈的概念、馬爾可夫鏈的轉移概率、馬爾可
夫鏈的狀態分類、常返性的判別及其性質、狀態空間的分解、狀態轉移概率的漸
近性質與平穩分布。
考試要求:
(1)了解馬爾可夫過程的概念,馬爾科夫性及工程意義,理解馬爾可夫鏈的
概念。
(2)掌握馬爾可夫鏈的狀態轉移概率性質、會根據狀態轉移概率描繪狀態轉
移圖、會確定實際馬氏鏈的轉移概率、轉移矩陣。
(3)理解狀態的周期、常返概念,會求狀態的周期、會判斷狀態的常返性、
會分解狀態空間。
(4)掌握狀態轉移概率的漸近性質。
(5) 掌握其絕對概率分布、極限分布、平穩分布的概念及計算方法。
5.連續時間的馬爾可夫鏈
考試內容:
連續時間的馬爾可夫鏈的概念、狀態轉移速率、柯爾莫哥洛夫微分方程、生
滅過程。
考試要求:
(1)理解連續時間的馬爾可夫鏈的概念、掌握連續時間的馬爾可夫鏈的基本
性質、掌握連續時間的馬爾可夫鏈與泊松過程的關系。
(2)理解狀態轉移速率的概念、理解柯爾莫哥洛夫微分方程、會根據該方程
求狀態轉移概率。
6.隨機分析
考試內容:
隨機過程的極限概念及基本性質、隨機過程的均方連續及性質、隨機過程的
均方導數及性質、隨機過程的均方積分及性質。
考試要求:
(1)了解隨機序列的極限概念、理解隨機序列的處處收斂、幾乎處處收斂、
依概率收斂、均方收斂概念及關系、掌握隨機序列的均方收斂的基本性質。
(2)理解二階矩過程的均方收斂概念,掌握均方極限的運算性質,隨機過
程的均方連續的概念,掌握隨機過程的均方連續與相關函數的關系。
(3)理解隨機過程的均方導數的概念,掌握隨機過程的均方導數與相關函
數的關系,掌握隨機過程的均方導數基本性質。
(4)理解隨機過程的均方積分的概念,掌握隨機過程的均方積分與相關函
數的關系,掌握隨機過程的均方積分基本性質。
7. 平穩隨機過程
考試內容:
平穩隨機過程的概念、聯合平穩過程、平穩隨機過程的相關函數的性質、平
穩過程的遍歷性、平穩過程的譜密度及性質、窄帶過程及白噪聲過程的譜密度、
聯合平穩過程的互譜密度。
考試要求:
(1)理解嚴平穩過程、寬平穩過程和聯合平穩過程的數學定義及工程意義,
掌握平穩隨機過程的自(互)相關函數的性質。
(2)理解平穩過程的遍歷性概念、會求平穩過程的時間均值和時間相關函
數、會判斷平穩過程的遍歷性。
(3)理解平穩過程的譜密度的概念、掌握平穩過程的譜密度性質,掌握譜
密度與相關函數的關系。
(4)理解窄帶過程及白噪聲過程的概念、會根據其譜密度求相關函數。
(5)理解聯合平穩過程的互譜密度、掌握聯合平穩過程的互譜密度性質,
掌握聯合平穩過程的互譜密度與互相關函數的關系。
三、參考書
1、《隨機過程》(第四版),劉次華編著,華中科技大學出版社(2008)
2、《隨機過程》 ,毛用才、胡奇英編著,西安電子科技大學出版社(2004)
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