什么是隨機(jī)過程隨機(jī)過程的研究方法
什么是隨機(jī)過程隨機(jī)過程的研究方法
隨機(jī)過程是一連串隨機(jī)事件動態(tài)關(guān)系的定量描述。那么你對隨機(jī)過程了解多少呢?以下是由學(xué)習(xí)啦小編整理關(guān)于什么是隨機(jī)過程的內(nèi)容，希望大家喜歡!
隨機(jī)過程的基本簡介
一般來說，把一組隨機(jī)變量定義為隨機(jī)過程。在研究隨機(jī)過程時人們透過表面的偶然性描述出必然的內(nèi)在規(guī)律并以概率的形式來描述這些規(guī)律，從偶然中悟出必然正是這一學(xué)科的魅力所在。
隨機(jī)過程整個學(xué)科的理論基礎(chǔ)是由柯爾莫哥洛夫和杜布奠定的。這一學(xué)科最早源于對物理學(xué)的研究，如吉布斯、玻爾茲曼、龐加萊等人對統(tǒng)計力學(xué)的研究，及后來愛因斯坦、維納、萊維等人對布朗運(yùn)動的開創(chuàng)性工作。
1907年前后，馬爾可夫研究了一系列有特定相依性的隨機(jī)變量，后人稱之為馬爾可夫鏈。
1923年維納給出布朗運(yùn)動的數(shù)學(xué)定義，直到今日這一過程仍是重要的研究課題。
隨機(jī)過程一般理論的研究通常認(rèn)為開始于20世紀(jì)30年代。1931年，柯爾莫哥洛夫發(fā)表了《概率論的解析方法》，1934年A·辛欽發(fā)表了《平穩(wěn)過程的相關(guān)理論》，這兩篇著作奠定了馬爾可夫過程與平穩(wěn)過程的理論基礎(chǔ)。
1953年，杜布出版了名著《隨機(jī)過程論》，系統(tǒng)且嚴(yán)格地敘述了隨機(jī)過程基本理論。
隨機(jī)過程的研究方法
研究隨機(jī)過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質(zhì)、停時和隨機(jī)微分方程等;另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數(shù)堆和希爾伯特空間等。實(shí)際研究中常常兩種方法并用。
另外，組合方法和代數(shù)方法在某些特殊隨機(jī)過程的研究中也有一定作用。
研究的主要內(nèi)容有：多指標(biāo)隨機(jī)過程、無窮質(zhì)點(diǎn)與馬爾可夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
中國學(xué)者在平穩(wěn)過程、馬爾科夫過程、鞅論、極限定理、隨機(jī)微分方程等方面做出了較好的工作。
一個實(shí)際的隨機(jī)過程是任意一個受概率支配的過程，例子有：
①看做是受孟德爾遺傳學(xué)支配的群體的發(fā)展;
?、谑芊肿优鲎灿绊懙奈⒂^質(zhì)點(diǎn)的布朗運(yùn)動，或者是宏觀空間的星體運(yùn)動;
?、圪€場中一系列的賭博;
?、芄芬恢付c(diǎn)汽車的通行。
在每一種情形，一個隨機(jī)系統(tǒng)在演化，這就是說它的狀態(tài)隨著時間而改變，于是，在時間t的狀態(tài)具有偶然性，它是一個隨機(jī)變量x(t)，參數(shù)t的集通常是一個區(qū)間(連續(xù)參數(shù)的隨機(jī)過程)或一個整數(shù)集合(離散參數(shù)的隨機(jī)過程)。然而，有些作者只把隨機(jī)過程這個術(shù)語用于連續(xù)參數(shù)的情形。
如果系統(tǒng)的狀態(tài)用一個數(shù)來表示，x(t)就是數(shù)值的，在其他情形，x(t)可以是向量值或者更為復(fù)雜。在本條的討論中，通常限于數(shù)值的情形。當(dāng)狀態(tài)變化時，它的值確定一個時間的函數(shù)——樣本函數(shù)，支配過程的概率規(guī)律確定賦予樣本函數(shù)的各種可能性質(zhì)的概率。
數(shù)學(xué)上的隨機(jī)過程是由實(shí)際隨機(jī)過程概念引起的一種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。人們研究這種過程，是因?yàn)樗菍?shí)際隨機(jī)過程的數(shù)學(xué)模型，或者是因?yàn)樗膬?nèi)在數(shù)學(xué)意義以及它在概率論領(lǐng)域之外的應(yīng)用。數(shù)學(xué)上的隨機(jī)過程可以簡單的定義為一組隨機(jī)變量，即指定一參數(shù)集，對于其中每一參數(shù)點(diǎn)t指定一個隨機(jī)變量x(t)。如果回憶起隨機(jī)變量自身就是一個函數(shù)，以ω表示隨機(jī)變量x(t)的定義域中的一點(diǎn)，并以x(t，ω)表示隨機(jī)變量在ω的值，則隨機(jī)過程就由剛才定義的點(diǎn)偶(t，ω)的函數(shù)以及概率的分配完全確定。如果固定t，這個二元函數(shù)就定義一個ω的函數(shù)，即以x(t)表示的隨機(jī)變量。如果固定ω，這個二元函數(shù)就定義一個t的函數(shù)，這是過程的樣本函數(shù)。
一個隨機(jī)過程的概率分配通常是由指定它的隨機(jī)變量的聯(lián)合分布來給定的，這些聯(lián)合分布以及由它們誘導(dǎo)出來的概率可以解釋為樣本函數(shù)的性質(zhì)的概率。例如，如果to是一個參數(shù)值，樣本函數(shù)在to取正值的概率是隨機(jī)變量x(to)有正值的概率。在這個水平上的基本定理：任意指定的自身相容的聯(lián)合概率分布對應(yīng)一隨機(jī)過程。
隨機(jī)過程的相關(guān)概念
隨機(jī)過程的概念很廣泛，因而隨機(jī)過程的研究幾乎包括概率論的全部。雖然不能給出一個有用而又狹窄的定義，但是概率論工作者在使用隨機(jī)過程這個術(shù)語時，通常(除非他的興趣在于一般理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ))想到的是其隨機(jī)變量具有某種有意義的相互關(guān)系的隨機(jī)過程，例如，獨(dú)立性就是這樣一種關(guān)系。在提出隨機(jī)過程這個術(shù)語之前，獨(dú)立變量序列就是研究了很長時間的一類隨機(jī)過程。
由于歷史上的原因，一般不把這樣的序列看做是隨機(jī)過程(雖然后面將要討論它的連續(xù)參數(shù)的類似物——具有獨(dú)立增量的過程，它被看做是隨機(jī)過程)。本條的余下部分是對某些特殊的隨機(jī)過程類作一般的論述，由于這些過程類在數(shù)學(xué)上和非數(shù)學(xué)上的應(yīng)用中十分重要，所以它們已引起了人們的極大注意。
平穩(wěn)過程
這類隨機(jī)過程中的任意有限多外隨機(jī)變量的聯(lián)合分布不受參數(shù)平移的影響，即x(t1+h)，…，x(tn+h)的分布與h無關(guān)。
微分方程
在當(dāng)今高等教育知識體系中，隨機(jī)過程方面的基礎(chǔ)知識主要在《應(yīng)用隨機(jī)過程》和《隨機(jī)過程論》兩門課程中介紹，前者是本科階段課程，通常在大三開設(shè)，簡單介紹離散時間Markov鏈、連續(xù)時間Markov鏈、Brown運(yùn)動等;后者是研究生課程，介紹鞅論、嚴(yán)平穩(wěn)過程等知識。另外，電子通信類科目如《通信原理與系統(tǒng)》也涉及這一理論。
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