《随机过程》教学大纲
课程名称：CMP226《随机过程》 Stochastic Process
课程性质：经济、管理、金融专业选修课
学习课时：学时36 ，学分2
教材与主要参考书：
《应用随机过程》张波编著，中国人民大学出版社 2001年。
《随机过程》 [美]S.M.劳斯著，何声武、谢盛荣、程依明译，中国统计出版社 1997年。《应用随机过程》钱敏平、龚光鲁著，北京大学出版社1998年。
《随机过程》方兆本、缪柏其著，中国科技大学出版社 1993年。
《概率论基础和随机过程》王寿仁编著，北京科学出版社 1997年。
《经济学和金融学中的随机方法》[美]A.G.马利亚里斯、W.A.布罗克著，陈守东、李小军、李元译，上海人民出版社 2004年。
授课方式：课堂讲授为主
所属院系：信息学院应用数学系
教学对象：经济、管理、金融专业本科二年级及以上
先修课程及知识基础：
《微积分》函数极限、函数积分与微分、函数的性质、级数理论
《概率论》全部内容
考核方式：期中、期末各一次闭卷考试。
平时作业成绩占20%，期中考试成绩占10%，期末考试成绩占70%。
一、课程简介
随机过程的研究对象为随时间变化的随机现象，即随时间不断变化的随机变量，通常被视为概率论的动态部分。概率论和随机过程在经济规律的定量分析中，得到广泛应用，是现代金融理论的理论工具，也是金融分析中经常使用的数学工具，在现代金融及其衍生市场起着重要的作用，尤其是期权定价模型的出现使得期权这一衍生工具有章可循。该课程主要讲述随机过程的基本理论，介绍金融学中常用的随机过程：泊松过程、马尔可夫过程、鞅、布朗运动以及随机积分。并介绍一些金融模型，以突出随机过程的基本概念在金融学中的应用和对金融现象的描述。
二、教学内容
第一章准备知识
[内容提要]
§1.1 概率空间
§1.2 随机变量和分布函数
§1.3 数字特征，矩母函数与特征函数
§1.4 条件概率、条件期望和独立性
§1.5 收敛性
[要求与说明]
1、复习随机变量、分布函数、分布律和概率密度函数的概念，条件分布，函数的分布
求法，常见的离散型与连续型分布，及多维随机变量的知识。
2、复习随机变量的数学期望、方差、矩、协方差与协方差阵、相关系数的定义及计算。
3、掌握条件数学期望的求法，全期望公式的意义与应用。
4、掌握随机变量的特征函数的定义、性质与求法。
5、理解随机变量序列的各种收敛性。
[学时] 2
第二章随机过程的基本概念和基本类型
[内容提要]
§2.1 基本概念
§2.2 有限维分布与柯尔莫哥洛夫定理
§2.3 随机过程的基本类型
[要求与说明]
1、掌握随机过程的背景、定义及分类。
2、掌握随机过程的一维、二维分布函数、有限维分布函数、均值函数、方差函数与协
方差函数等重要的数字特征，以及随机过程的特征函数的定义与应用。
3、了解随机过程的按物理架构分类、按概率特性分类及几种常见随机过程，如二阶矩
过程，正态随机过程，独立增量过程等。
[学时] 3
第三章泊松过程
[内容提要]
§3.1 泊松过程
§3.2 与泊松过程相联系的若干分布
§3.3 泊松过程的推广
[要求与说明]
1、理解泊松过程的背景与定义，以及泊松过程的简单性质。
2、掌握泊松过程的均值函数、方差函数、协方差函数的求法与应用。
3、掌握两质点到达时间间隔的分布函数、概率密度及有关概率的求法。
4、了解复合泊松过程背景，定义与示例，以及复合泊松过程的简单性质。
[学时] 4
第四章更新过程
[内容提要]
§4.1 更新过程定义及若干分布
§4.2 更新方程及其应用
§4.3 更新定理
§4.4 伦德伯格－克拉默破产论
*§4.5 更新过程的推广
[要求与说明]
1、理解更新过程的定义及其分布。
2、了解更新方程及其应用。
[学时] 3
第五章马尔可夫链
[内容提要]
§5.1 基本概念
§5.2 状态的分类及性质
§5.3 极限定理及平稳分布
§5.4 马尔可夫链的应用
§5.5 连续时间马尔可夫链
§5.6 转移概率和柯尔莫哥洛夫微分方程
[要求与说明]
1、理解马尔可夫过程的背景与定义，马尔可夫过程的基本性质。
2、熟悉常见马尔可夫过程。
3、掌握马尔可夫链的背景、概念，常见马尔可链的定义与基本性质。
4、齐次马尔可夫链，非齐次马尔可夫链的一步、二步转移概率，多步转移概率求法，转
移概率矩阵与C-K方程介绍。
5、了解马尔可夫链在金融学中的应用。
[学时] 5
第六章鞅
[内容提要]
§6.1 基本概念
§6.2 鞅的停时理论及一个应用
§6.3 一致可积性
§6.4 鞅收敛定理
§6.5 连续鞅
[要求与说明]
1、理解随机游动和鞅的背景与定义。
2、掌握停时理论及其实际应用。
3、熟悉随机游动与鞅对金融现象的刻画。
[学时] 5
第七章布朗运动
[内容提要]
§7.1 基本概念与性质
§7.2 高斯过程
§7.3 布朗运动的鞅性质
§7.4 布朗运动的马尔可夫性
*§7.5 布朗运动的最大值变量及反正弦律
§7.6 布朗运动的几种变化
[要求与说明]
1、掌握布朗运动的背景与定义。
2、掌握首中时与最大值分布。
3、熟悉布朗运动的各种变形与推广。
4、会用布朗运动描述金融现象。
[学时] 6
第八章随机积分
[内容提要]
§8.1 关于随机游动的积分
§8.2 关于布朗运动的积分
§8.3 伊藤积分过程
§8.4 伊藤积分公式
§8.5 布莱克－斯克尔斯模型
[要求与说明]
1、掌握伊藤积分过程。
2、掌握伊藤积分公式。
3、理解布莱克－斯克尔斯模型，了解随机微分方程在期权定价中的应用。
[学时] 5
期中测验1学时，期末复习2学时。带*的内容为选讲。
课程名称：《随机过程》 课程设计（论文） 题目: 复合泊松过程应用问题 学院：理学院 专业：数学与应用数学 班级：数学11-1班 学生姓名： abc 学生学号： abc 指导教师： abc 2013 年 12 月 9 日
目录 任务书 (3) 摘要 (4) 第一章绪论 (5) 第二章复合泊松过程的基本理论 (5) 2.1 复合泊松过程的定义及物理意义 (5) 2.2 复合泊松过程的实例 (5) 2.3 与复合泊松过程有关的的命题 (6) 2.4 复合泊松过程恒等式 (8) 2.5复合泊松过程的可加性及证明 (8) 第三章问题描述及分析计算 (10) 3.1 以复合泊松过程为模型的问题 (10) 3.2典型例题的具体分析 (10) 第四章MATLAB程序及运行结果 (11) 4.1 典型1,2的matlab程序 (11) 4.2 问题小结 (13) 第五章结论 (13) 第六章参考文献 (13) 评阅书 (14)
课程设计任务书
摘要 泊松过程是由法国著名数学泊松（Poisson, Simeon-Denis）（1781—1840）证明的。1943年 C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程，后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。现在泊松过程在物理学、地质学、生物学、医学、天文学、金融、服务系统和可靠性理论等领域中都有广泛的应用。非齐次泊松过程和复合泊松过程作为泊松过程推广的一种，其应用更是广泛，那么本文主要讲的是复合泊松过程的应用及其推广。 本文通过应用复合泊松过程的定义、基本理论，及其可加性的重要定理分析生活中的实际问题，并模拟复合泊松过程的模型，利用MATLAB软件进行求解，最后进行问题的分析，给出合理总结及误差分析。在实际问题中，通过结合复合泊松过程的性质，定理和概率论，各种模型的分布等知识去更好的解决，提出实用性建议。 关键字：复合泊松过程 MATLAB软件概率论模型分布
分形维数算法． 分形维数算法 分形包括规则分形和无规则分形两种。规则分形是指可以由简单的迭代或者是按一定规律所生成的分形，如Cantor集，Koch曲线，Sierpinski海绵等。这些分形图形具有严格的自相似性。无规则分形是指不光滑的，随机生成的分形，
如蜿蜒曲折的海岸线，变换无穷的布朗运动轨迹等。这类曲线的自相似性是近 似的或统计意义上的，这种自相似性只存于标度不变区域。 对于规则分形，其自相似性、标度不变性理论上是无限的（观测尺度可以趋于无限小）。不管我们怎样缩小（或放大）尺度（标度）去观察图形，其组成部分和原来的图形没有区别，也就是说它具有无限的膨胀和收缩对称性。因些对于这类分形，其计算方法比较简单，可以用缩小测量尺度的或者不断放大图形而得到。分形维数 D=lnN(λ)/ln(1/λ) （2-20） 如Cantor集，分数维D=ln2/ln3=0.631；Koch曲线分数维 D=ln4/ln3=1.262; Sierpinski海绵分数维D=ln20/ln3=2.777。 对于不规则分形，它只具有统计意义下的自相似性。不规则分形种类繁多，它可以是离散的点集、粗糙曲线、多枝权的二维图形、粗糙曲面、以至三维的[26]。点 集和多枝权的三维图形，下面介绍一些常用的测定方法（1）尺码法 用某个选定尺码沿曲线以分规方式测量，保持尺码分规两端的落点始终在曲线上。不断改变尺码λ，得到一系列长度N（λ），λ越小、N越大。如果作lnN～lnλ图后得到斜率为负的直线，这表明存在如下的幂函数关系
-D（2-21） N～λ上式也就是Mandelbrot在《分形：形状、机遇与维数》专著中引用的Richardson公式。Richardson是根据挪威、澳大利亚、南非、德国、不列颠西部、葡萄牙的海岸线丈量结果得出此公式的，使用的测量长度单位一般在1公里到4公里之间。海岸线绝对长度L被表示为： 1-D（2-22）L=Nλ～λ 他得到挪威东南部海岸线的分维D≈1.52，而不列颠西部海岸线的分维D≈[27]。。这说明挪威的海岸线更曲折一些1.3． ）小岛法（2面积如果粗糙曲线都是封闭的，例如海洋中的许多小岛，就可以利用周长-关系求分维，因此这个方法又被称为小岛法。则与λ的而面积A对于规则图形的周长与测量单位尺寸λ的一次方成正比， 二次方成正比。通常我们可以把它们写成一个简单的比例关系：1/2 (2-23) AP∝对于二维空间内的不规则分形的周长和面积的关系显然更复杂一些，提出，应该用分形周长曲线来代替原来的光滑周长，从而给出了下Mandelbrot 述关系式：21/??D??1/1/D2）（2-24)]?(?)]?[a?AP[(?)][??a(1?D)/DA(?00的P）式），使1（周长光滑时D=1，上式转化成为（2.23这里的分维D大于??的数1变化减缓，a是和岛的形状有关的常数，为小于是测量尺寸，一般取0/D）（1-D??减小而增大。作随测
《通信原理》课程教学大纲 课程编号： 课程名称：《通信原理》 参考学时：60 实验学时：18 先修课及后续课：先修课：电路原理、模拟电子技术基础、数字电子技术基础 后续课：现代DSP技术 （一）说明部分 1．课程性质 本课程是通信工程、电子信息工程本科专业的一门重要的专业基础课，授课对象为在校本、专科学生。该课程设置的目的是使学生学习和掌握通信原理的基本知识，为后续专业课程的学习打下良好的基础。 2．教学目标及意义 通过本课程的学习使学生掌握通信系统基础理论知识，使学生掌握典型通信系统的组成、工作原理、性能特点、基本分析方法、工程计算方法和实验技能等。了解通信技术当前发展状况及未来发展方向。为学生学习后续专业课程提供必要的基础知识和理论背景，为学生形成良好的专业素质打好基础。 3．教学内容和要求 通信系统是通信、电子信息及相关专使学生学习和掌握通信原理的基本知识，它运用了高等数学、概率论、线性代数等专业数学知识，以及信号与线性系统分析方法，进一步为学生在确知信号的谱分析、随机信号（随机过程）和噪声的统计分析方面打下坚实的数理基础。在此基础上要求学生掌握模拟通信系统的基本知识、分析方法和噪声性能。掌握模拟信号数字化技术的基础理论。重点分析数字通信系统的数学模型、误码特性、差错控制编码。并从最佳接收观点提出统计通信理论的基础知识，使学生能够掌握当前通信系统建模和优化的思维方法。 本课程配有通信原理实验，主要涉及的内容有对模拟信号的数字化部分如：脉冲幅度调制PAM、脉冲编码调制PCM、增量调制△M等；有数字信号的调制部分如：二相PSK（DPSK）、FSK等。 4．教学重点、难点 教学的重点在于模拟信号的编码、数字信号的传输及差错控制部分。其中基带传输部分介绍的无码间串扰系统及频带传输部分介绍的最佳接收是难点。 5．教学方法和手段 本课程需要运用先修的高等数学、概率论、线性代数等专业数学知识，信号与系统分析方法，又涉及到后续专业课程的各个领域，本课的理论性和应用性均较强。因此教学上采用课内和课外教学相结合。课内以课堂教学为主，课后学生自学部分内容的形式，课外教学则
目录 摘要 (1) 第一章绪论 (2) 1.1 时间序列模型的发展及其作用 (2) 1.2 什么是时间序列模型 (2) 1.3 本文研究的主要方法和手段 (2) 1.4 本文主要研究思路及内容安排 (2) 第二章 ARMA模型 (4) 2.1 ARMA模型的基本原理 (4) 2.2 样本自协方差函数、自相关函数和偏相关函数 (4) 2.3 ARMA模型识别方法 (5) 2.4 模型参数估计 (6) 第三章实例分析 (7) 3.1 题目 (7) 3.2 问题分析 (7) 3.3 问题求解 (8) 3.3.1数据的观测 (8) 3.3.2数据处理 (8) 3.3.3求解自相关和偏相关函数 (8) 3.4 模型的识别及求解 (9) 3.5 结论 (11) 参考文献 (12) 附录 (12) 评阅书 (15)
《随机过程》课程设计任务书
摘要 ARMA模型是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。ARMA模型广泛应用在经济、工程等各个领域得益于其在具体预测方面的优势。在许多方面用该模型所作出的预测比其他传统经济计量方法更加精确。平稳时间序列模型主要有自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)和自回归滑动平均模型(ARMA)等，这些线性模型考虑因素较简单。自回归滑动平均模型(ARMA)计算简单，易于实时更新数据。 本文描述了ARMA模型的原理、自相关函数和偏相关函数的计算过程、模型的识别方法以及ARMA模型的计算过程。并给出一组平稳时间序列的数据，对数据进行分析和处理，求出自相关系数和偏相关，并利用MATLAB软件画出自相关系数和偏相关图形，有图可知它们都是拖尾的，因此可以确定是) ARMA模 p , (q 型。接下来就是确定) ARMA的阶数，本文采用了AIC准则确定模型的阶数， p , (q 在实际问题中，为使线性模型简单起见，通常p与q的数值被取得较小，却需都不为零。确定阶数后，就用我们学过的求解方法解出未知的参数，这样我们就得到了混合模型的表达式。 关键字：) ARMA模型，自相关函数，偏相关函数 p , (q
随机过程——马尔可夫过程的应用 年级：2013级 专业：通信工程3班 姓名：李毓哲 学号：31
摘要：随机信号分析与处理是研究随机信号的特点及其处理方法的专业基础， 是目标检测、估计、滤波灯信号处理理论的基础，在通信、雷达、自动检测、随机振动、图像处理、气象预报、生物医学、地震信号处理等领域有着广泛的应用，随着信息技术的发展，随机信号分析与处理的理论讲日益广泛与深入。 随机过程是与时间相关的随机变量，在确定的时刻它是随机变量。随机过程的具体取值称作其样本函数，所有样本函数构成的集合称作随机过程的样本函数空间，所有样本函数空间及其统计特性即构成了随机过程。通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。如：信源是随机过程；信道不仅对随机过程进行了变换，而且会叠加随机噪声等。 马尔可夫过程是一类非常重要的随机过程。随着现代科学技术的发展，很多在应用中出现的马氏过程模型的研究受到越来越多的重视。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，马尔可夫过程在研究质点的随机运动、自动控制、通信技术、生物工程等领域中有着广泛的应用。我们可以通过对马尔可夫过程的研究来分析马尔可夫信源的特性。 关键词：随机过程，马尔可夫过程，通信工程，应用
目录 一、摘要 二、随机过程 、随机过程的基本概念及定义 、随机过程的数学描述 、基于MATLAB的随机过程分析方法三、马尔可夫过程 马尔可夫过程的概念 马尔可夫过程的数学描述 四、马尔可夫过程的应用 马尔可夫模型在通信系统中的应用 马尔可夫模型在语音处理的应用 马尔可夫模型的其他应用 五、结论 参考文献
二、随机过程 、随机过程的基本概念及定义 自然界变换的过程通常可以分为两大类——确定过程和随机过程。如果每次试验所得到的观测过程都相同，且都是时间t的一个确定函数，具有确定的变换规律，那么这样的过程就是确定过程。反之，如果每次试验所得到观测过程都不相同，是时间t的不同函数，没有为确定的变换规律，这样的过程称为随机过程。 、随机过程的数学描述 设随机试验E的样本空间Ω，T是一个数集（T∈(-∞,∞)），如果对于每一个t ∈T，都有一个定义在样本空间Ω上的随机变量 X(w,t)，w∈Ω，则称依赖于t的一族随机变量{X(w,t)，t∈T}为随机过程或随机函数，简记为{X(t)，t∈T }或X(t)，其中t称为参数，T称为参数集。当T={0,1,2,…}，T={1,2,…}，T={…,-2,-1,0,1,2,…}时，{X(w,t)t∈T}称为随机序列或时间序列。 、基于MATLAB的典型随机过程的仿真 信号处理仿真分析中都需要模拟产生各种随机序列，通常都是先产生白噪声序列，然后经过变换得到相关的随机序列，MATLAB有许多产生各种分布白噪声的函数。
《应用随机过程》课程教学大纲 课程代码：090541007 课程英文名称：Applications Stochastic Processes 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 随机过程是现代概率论的一个重要的组成部分，其理论产生于上世纪初期，主要是由物理学、生物学、通讯与控制、管理科学等方面的需求而发展起来的。它是研究事物的随机现象随时间变化而产生的情况和相互作用所产生规律的学科。随机过程的理论为许多物理、生物等现象提供诸多数学模型，同时为研究这类现象提供了数学手段。本课程为统计学专业的专业课程，通过本课程的学习，掌握随机过程的基本概念、基本理论、内容和基本方法，了解随机过程的重要应用，为后继课程学习提供知识准备，另一方面，随机过程的发展也是人们认识客观世界的一个重要组成部分，它有助于学生辩证唯物主义世界观的培养。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：通过本科程的学习，使学生掌握，要求学生掌握随机过程的基本概念、二阶矩过程的均方微积分、马尔可夫过程的基本理论、平稳过程的基本理论、鞅和鞅表示、维纳过程、Ito定理、随机微分方程等理论和方法。 2.基本能力：通过本课程的学习，使学生能较深刻地理解随机过程的基本理论、思想和方法，并能应用其解决实践中遇到的随机问题，从而提高学生的数学素质，加强学生开展科研工作和解决实际问题的能力。 3.基本技能：掌握建立随机数学模型、分析和解决问题方面的技能，为进一步自学有关专业应用理论课程作好准备。 （三）实施说明 本大纲是根据沈阳理工大学关于制订本科教学大纲的原则意见专门制订的。在制订过 程中参考了其他学校相关专业应用随机过程教学大纲。 本课程思维方式独特，还需要学生有较高的微积分基础，教学中应注意概率意义的解 释和学生基础情况的把握，处理好抽象与具体，偶然与必然、一维与多维，理论与实践的关系。本课程内容分概率论与数理统计两部分，在教学中应充分注意两者之间的联系，重视基本概念，讲清统计思想。 （四）对先修课的要求 本课的先修课程：数学分析，高等代数，概率论。 （五）对习题课的要求 由于本课程内容多学时少，习题课在大纲中未作安排，建议教师授课过程中灵活掌 握；对于学生作业中存在的问题，建议通过课前和课后答疑解决。通过习题课归纳总结章节知识解决重点难点内容。 （六）课程考核方式 1.考核方式：考试 2.考核目标：在考核学生基本知识、基本原理和方法的基础上，重点考核学生解决实际问题的能力。 3.成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩20-30％；期末成绩70-80％; 平时成绩构成：出勤，测验，作业。其中测验为开卷，随堂测验。
随机过程在通信原理中的应用 (陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1203班，陕西汉中723000) 指导教师：王桂宝 [摘要]:随机过程是随机信号分析的基石，通过对随机过程的自相关函数和功率谱密度等参量的MA TLAB仿真，理解自相关函数和功率谱密度的特点、波形及其之间的关系,掌握随机过程的自相关函数和功率谱密度的特点、波形及其之间的关系。学会利用MATLAB语句生成高斯白噪声，能够利用MA TLAB工具分析随机过程的性能特性，能够利用MA TLAB基本程序控制语句求信号的功率谱及自相关函数等，并对随机过程进行系统分析。 [关键词]:随机过程；MA TLAB；系统分析
Random processin the application of the communication principle Wang Yupeng （Grade12,Class03Major Communication，Physical and telecommunication engineering institute，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723000，Shaanxi） Instructor: Wang Guibao [Abstract]:Stochastic process is the foundation of random signal analysis, based on the random process of the autocorrelation function and power spectral density parameters of MA TLAB simulation, to understand the characteristics of the autocorrelation function and power spectral density, waveform and the relationship between the master the autocorrelation function of random process and the characteristics of the power spectral density, the waveform and the relationship between. Learn to use the MATLAB statements generated gaussian white noise, can use MA TLAB tools to analyze characteristics of random process, be able to use MA TLAB basic control statements for signal power spectrum and autocorrelation function, and system analysis of stochastic process. [Keywords]:Stochastic process; MA TLAB; System analysis
《应用随机过程A》课程教学大纲 课程编号： L335001 课程类别：专业限选课适用专业：统计学专业 学分数：3学分学时数： 48学时 应修（先修）课程：数学分析、概率统计、微分方程、高等代数 一、本课程的地位和作用 应用随机过程是数学与应用数学专业的专业限选课程，是统计学专业的专业课程之一。随机过程是研究客观世界中随机演变过程规律性的学科，随机过程的研究对象为随时间变化的随机现象，即随时间不断变化的随机变量，通常被视为概率论的动态部分。随着科学技术的发展，它已广泛地应用于通信、控制、生物、地质、经济、管理、能源、气象等许多领域，国内外许多高等工科院校在研究生中设此课程，大量工程技术人员对随机分析的方法也越来越重视。通过本课程的学习，使学生初步具备应用随机过程的理论和方法来分析问题和解决问题的能力。 二、本课程的教学目标 使学生掌握随机过程的基本知识，通过系统学习，学生的概率理论数学模型解决随机问题的能力得到更加进一步的提高，特别在经济应用上，通过本课程的学习，可以让数学专业的学生很方便地转向在金融管理、电子通讯等应用领域的研究。 三、课程内容和基本要求 ?”记号标记既（用“*”记号标记难点内容，用“?”记号标记重点内容，用“* 是重点又是难点的内容。） 第一章预备知识 1．教学基本要求 （1）掌握概率空间, 随机变量和分布函数, 矩母函数和特征函数的概念和相关性质。 （2）掌握条件概率, 条件期望和独立性的概念和相关性质。 （3）了解概率中收敛性的概念和相互关系。 2．教学内容 （1）概率空间 （2）▽随机变量和分布函数
（3）▽*数字特征、矩母函数和特征函数 （4）▽*条件概率、条件期望和独立性 （5）收敛性 第二章随机过程的基本概念和类型 1．教学基本要求 （1）掌握随机过程的定义。 （2）了解有限维分布族和Kolmogorov定理。 （3）掌握独立增量过程和独立平稳增量过程概念。 2．教学内容 （1）基本概念 （2）▽*有限维分布和Kolmogorov定理 （3）▽随机过程的基本类型 第三章 Poisson过程 1．教学基本要求 （1）了解计数过程的概念。 （2）掌握泊松过程两种定义的等价性。 （3）掌握泊松过程的到达时刻的分布、等待时间的分布和来到时刻的条件分布。（4）了解泊松过程的推广。 2．教学内容 （1）▽ Poisson过程 （2）▽* 与Poisson过程相联系的若干分布 （3）* Poisson过程推广 第四章更新过程 1．教学基本要求 （1）掌握更新过程的定义和基本性质。 （2）掌握更新函数、更新方程。 （3）了解更新定理及其应用，更新过程的若干推广。 （4）了解更新过程的若干推广。 2．教学内容
Harbin Institute of Technology 随机过程课程设计报告 二进制振幅键控(2ASK)信号的功率谱分析院（系）名称：电子与信息工程学院 学生姓名： 学生学号： 指导教师： 哈尔滨工业大学 2014年11月
摘要 二进制振幅键控（2ASK）是出现最早的、也是最简单的数字调制方式，是研究其他数字调制方式的基础。由于数字基带信号是随机信号，因此2ASK信号也是随机信号，不满足傅里叶变换条件，只能分析其功率谱性质。 以前学习这部分知识的时候，缺乏随机过程的知识，书上直接给出相应的结果，对结果不是很理解。通过随机过程的学习，对随机信号功率谱密度的求解有了比较清楚的了解，于是自己动手推算了一下功率谱密度公式的由来，并通过绘图从理论上对2ASK信号的功率谱进行了分析。在这个过程中，我对随机过程的基础知识有了更进一步的掌握，并对数学在通信中的重要作用有了深刻认识，收获很大。 关键词：二进制振幅键控；功率谱密度；随机过程 目录 一、数字调制简介和问题的提出................................................ 错误!未定义书签。 1、数字调制简介 .................................................................. 错误!未定义书签。 2、问题提出 .......................................................................... 错误!未定义书签。 二、二进制振幅键控（2ASK）基本原理.................................. 错误!未定义书签。 三、2ASK功率谱分析................................................................. 错误!未定义书签。 1、2ASK信号的功率谱密度频域表达式的推导 ............... 错误!未定义书签。 2、2ASK信号的功率谱密度具体表达式 ........................... 错误!未定义书签。 3、2ASK信号的功率谱密度分析 ....................................... 错误!未定义书签。 四、心得体会................................................................................ 错误!未定义书签。参考文献........................................................................................ 错误!未定义书签。
统计学一级学科硕士研究生培养方案（年修订） 专业代码： 一、培养目标 为适应教育面向现代化、面向世界、面向未来的目标，培养社会主义建设事业需要的高层次专门人才，要求统计专业的硕士研究生： 1.应具有较扎实的统计学理论基础； 2.应系统地掌握本专业基本理论、基本研究方法和技巧； 3.应具有较强的学术沟通能力和良好的团队协作精神； 4.应具备创新意识和独立科研能力； 5.应该熟练掌握一门外语，具有阅读外文资料和用外文写作论文的能力； 6.应具有熟练地使用计算机进行科学计算以及借助互联网查阅专业资料的能力； 7.身心健康，德才兼备。 二、培养方式与学习年限 ．培养方式 采用导师指导为主，导师与指导小组集体培养相结合的模式，通过课堂授课、专题讨论班、专家讲学、课题研究、参加学术报告（会议）等培养方式，使学生成为有学习积极性、主动性和创造性的高层次专门人才。 ．学习年限 本专业的硕士研究生学制为三年。 三、研究方向 实验设计，非参数估计，金融统计，风险管理。 四、课程设置
．课程学习要求 要求每位研究生至少修满学分，其中学科基础课至少修满学分，专业主干课至少修满学分。考核分为考试与考查。必修课进行考试，选修课进行考试或考查。考试成绩按百分制计分，考查成绩采用五级记分制。 2.实践环节要求 实践容包括教案实践（为本科生授课、辅导、批改作业、指导大学生毕业论文等）与科研实践（参与具体的科研项目、科研咨询、课题调研，参加学术报告或学术会议等）。相关的要求见本培养方案有关条目。 3.科研成果数量要求 本专业的硕士研究生在学习期间至少发表（含录用）篇专业学术论文（除导师外，申请者须排名第一）。特殊情况下，经导师同意并经学院学术委员会认定达到毕业水平
《金融随机过程》教学大纲 课程编号：111012A 课程类型：专业选修课 总学时：32 学分：2 适用对象：金融工程专业 先修课程：数学分析、线性代数、概率论 一、教学目标 本课程面向具有一定的金融学和数学基础，并对金融量化分析方法感兴趣的金融工程专业高年级学生。本课程在介绍金融随机过程基础理论同时，联系并且生动的分析金融建模中的实例，从量化的角度研究金融学中的一些问题，本课程亦可视为金融风险测度与管理的先导课程。 通过本课程教学，主要实现以下几个目标： 目标1：帮助学生了解金融学（特别是在金融衍生品定价及其风险管理领域）中的重要量化工具，例如：随机过程，随机微积分和偏微分方程，以及Monte Carlo 模拟等模型的数值实现方法。 目标2：通过金融案例教学的方式讲解量化方法在金融建模中的应用； 目标3：帮助学生从量化分析的角度理解金融学中的一些问题，为学生未来继续学习金融工程相关知识或者从事金融量化研究打下基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系
本课程在介绍金融随机过程基础理论同时，联系并且生动的分析金融建模中的实例, 各部分穿插进行，整体课程自成体系。同时，如果时间允许我们将邀请来自量化金融业界的专家结合课程进度为同学们做精彩的报告。我们将根据课程的进展选取如下所列举的内容： 量化工具部分主要介绍条件数学期望、随机过程，鞅、Markov过程，随机游动、Brownian运动、Poisson过程、以及Ito随机积分, Ito公式，随机分析中的一些重要工具（例如Girsanov变换测度等），随机微分方程；偏微分方程相关内容以金融衍生品定价为动机介绍其应用，数学方法方面我们将初步介绍偏微分方程随机微积分的联系(Feynman-Kac定理) 等，抛物型方程初值问题的求解方法。 数值实现方法部分将生动的穿插在理论工具的介绍中，主要介绍Monte Carlo 模拟（随机数产生，重要分布的模拟，随机过程的模拟，提高模拟性能的方差降低方法，随机微分方程的离散模拟等），二项（或多项）格点方法，偏微分方程的数值解等。 量化方法在金融建模中的应用实例大致涉及随机建模和数值方法在金融衍生品定价中的应用。如时间允许我们将从量化原理的角度探讨近期金融衍生品（例如Stocks Index Futures和Credit Default Swap）在我国的发展。 该课程在继概率论与数理统计后，进一步介绍金融领域的随机过程知识，不仅强化与完善了金融专业学生的数理知识体系；而采用结合金融案例的方式进行讲解，更能使学生在充分夯实数理功底的基础上，结合金融实际问题进行思考学习，训练了学生应用数理思维分析金融问题的能力，而这恰是金融工程专业学生的毕业要求之一。 三、各教学环节学时分配
课程名称：《随机过程》课程设计（论文） 题目: 非齐次泊松过程 在数控机床可靠 性建模中的应用 学院：理学院 专业：数学与应用数学 班级：数学12-1班 学生姓名：王玲玲 学生学号： 2012027149 指导教师：蔡吉花 2015 年 1月 3 日
随机过程课程设计 目录 任务书 (1) 摘要 (1) 前言 (2) １非齐次泊松过程理论 (2) 1.1 非齐次泊松过程的基本理论简介 (2) 1.2 基于试验总时间法的趋势检验 (2) 2 数控机床的非齐次泊松过程可靠性建模 (3) 2.1强度函数的建立................................................. . (3) 2.2 Ｋ台数控机床强度函数的参数估计......................... (4) 2.3 非齐次泊松过程下的可靠性指标............................... ....... (5) 3实例分析 (5) 4结束语 (7) 5程序及结果 (8) 6参考文献 (9) 附录……………………………………………………………………………… 评阅书……………………………………………………………………………
摘要 基于试验总时间法对多样本随机截尾的数控机床现场数据进行趋势检验，在故障过程为浴盆曲线的趋势条件下构建了数控机床的非齐次泊松过程的可靠性模型。本文使用极大似然估计法对非齐次泊松过程的强度函数进行参数估计得到了该模型的可靠性指标，以6台加工中心的现场数据为例建立了非齐次泊松过程的可靠性模型。再通过matlab曲线拟合，绘制出故障时间的曲线，通过曲线的拟合程度，可以确定非齐次泊松过程能够更恰当地表现故障的趋势。 关键词：数控机床可靠性非齐次泊松过程浴盆曲线
《时间序列分析》课程教学大纲 课程编号：33330775课程名称：时间序列分析 课程基本情况： 1．学分：3 学时：51学时（课内学时：45 课内实验：6）2．课程性质：专业必修课 3．适用专业：统计学适用对象：本科 4.先修课程：概率论、数理统计、随机过程 5．首选教材：王燕：《应用时间序列分析》，中国人民大学出版社，2008出版。 备选教材：王振龙等编著：《时间序列分析》，中国统计出版社，2000年。 6．考核形式：闭卷考试 7．教学环境：多媒体教室及实验室 一、教学目的与要求 本课程是数理统计学的一个重要分支，先期需完成的课程有概率论、随机过程。通过本课程的学习，使学生掌握时间序列数据的分析方法，包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。利用Eviews软件进行本课程的实验教学。 二、教学内容及学时分配 课程内容及学时分配表 三、教学内容安排 第一章时间序列分析简介 【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法；2、掌握时间序列的几个基本概念：随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。 【教学重点】时间序列的相关概念。 【教学难点】随机过程、系统自相关性。 【教学方法】课堂讲授 【教学内容】 第一节时间序列的定义 第二节时间序列分析方法 第三节时间序列分析软件EVIEWS简介
第二章时间序列的预处理 【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法；2、掌握纯随机性检验的原理和方法。【教学重点】平稳时间序列的定义及统计性质。 【教学难点】时间序列的相关统计量。 【教学方法】课堂讲授 【教学内容】 第一节平稳性检验 一、特征统计量 二、平稳时间序列的定义 三、平稳时间序列的统计性质 四、平稳时间序列的意义 五、平稳时间序列的检验 第二节纯随机性检验 一、纯随机序列的定义 二、白噪声序列的定义 三、纯随机性检验 第三章平稳时间序列序列分析 【教学目的】1、理解ARMA模型的定义及性质。2、掌握平稳序列建模方法。3、掌握平稳时间序列的预测 【教学重点】平稳时间序列建模 【教学难点】模型识别，参数估计，序列预测 【教学方法】课堂讲授与上机实验 【教学内容】 第一节方法性工具 一、差分运算 二、延迟算子 三、线性差分方程 第二节 ARMA模型的性质 一、AR模型 二、MA模型 三、ARMA模型 第三节平稳序列建模 一、建模步骤 二、样本自相关系数与偏相关系数 三、模型识别 四、参数估计 五、模型检验 六、模型优化 第四节序列预测 一、线性预测函数 二、预测方差最小原则 三、线性最小方差预测的性质 四、修正预测 第四章非平稳序列的确定性分析 【教学目的】1、理解时间序列的分解原理。2、掌握时间序列的确定因素分解、趋势分解、季节效应分解方法。3、了解时间序列综合效应分解方法。4、了解X-11过程。
大学2015～2016学年秋季学期本科生 课程自学报告 课程名称：《概率论与随机过程》 课程编号：07275061 报告题目：大数定律和中心极限定理在彩票选号的应用学生： 学号： 任课教师： 成绩： 评阅日期：
随机序列在通信加密的应用 2015年10月10日 摘 要：大数定律与中心极限定理是概率论中很重要的定理，较多文献给出了不同条件下存在的大数定律和中心极限订婚礼，并利用大数定律与中心极限定理得到较多模型的收敛性。但对于他们的适用围以及在实际生活中的应用涉及较少。本文通过介绍大数定律与中心极限定理，给出了其在彩票选号方面的应用，使得数学理论与实际相结合，能够让读者对大数定律与中心极限定理在实际生活中的应用价值有更深刻的理解。 1. 引言 在大数定律与中心极限定理是概率论中很重要的定理，起源于十七世纪，发展到现在，已经深入到了社会和科学的许多领域。从十七世纪到现在，很多国家对这两个公式有了多方面的研究。长期以来，在大批概率论统计工作者的不懈努力下，概率统计的理论更加完善，应用更加广泛，如其在金融保险业的应用，在现代数学中占有重要的地位。 本文主要通过对大数定律与中心极限定理的分析理解，研究探讨了其在彩票选号中的应用，并给出了案例分析，目的旨在给出大数定律与中心极限定理应用对实际生活的影响，也对大数定律与中心极限定理产生更深刻的理解。 2. 自学容小结与分析 2.1 随机变量的特征函数 在对随机变量的分析过程中，单单由数字特征无法确定其分布函数，所以引入特征函数。特征函数反映随机变量的本质特征，可唯一的确定随机变量的分布函数、随机变量X 的特征函数定义为： 定义1 ][)()(juX jux e E dx e x p ju C ==? +∞ ∞ - (1) 性质1 两两相互独立的随机变量之和的特征函数等于各个随机变量的特征函数之积。 性质1意味着在傅立叶变换之后，时域的卷积变成频域的相乘，这是求卷积的简便方法。类比可知求独立随机变量之和的分布的卷积，可化为乘法运算，这样就简便了计算，提高了运算效率。 性质2 求矩公式：0)(|) ()(][=-=u n u x n n n du C d j X E (2) 性质3 级数展开式：!)(][!|)()()(0 00n ju X E n u du u C d u C n n n n n n n n X ∑∑∞ ==∞ === (3) 2.2 大数定律与中心极限定理 定义2 大数定律：设随机变量相互独立，且具有相同的μ=)(k X E 和,...2,1,)(2 ==k X D k σ, 则0∈>?,有
遵义师范学院课程教学大纲 应用随机过程教学大纲 （试行） 课程编号：280020 适用专业：统计学 学时数：48 学分数：____________ 2.5_______ 执笔人：黄建文审核人：_____________________ 系别：数学教研室：统计学教研室
编印日期：二?一五年七月 课程名称：应用随机过程 课程编码： 学分：2.5 总学时：48 课堂教学学时：32 实践学时：16 适用专业：统计学先修课程：高等数学、线性代数、概率论、测度论或者实变函数（自学） 一、课程的性质与目标： （一）该课程的性质 《应用随机过程》课程是普通高等学校统计学专业必修课程。它是在学生掌握了数学分析、线性代数和概率论等一定的数学专业理论知识的基础上开设的，要求学生掌握随机过程的基本理论和及其研究方法。 （二）该课程的教学目标 （1）从生活中的需要出发，结合研究随机现象客观规律性的特点，并根据随机过程的内容和知识结构，着重从随机过程的基本理论和基本方法出发，就实际应用中的典型随机过程做应用研究，并在理论、观点和方法上予以总结、提高及应用。 （2）对各个章节的教学，随机过程侧重于基本思想和基本方法的探讨，介绍随机过程的基本概念，建立以分布函数等研究相关问题概率的实际应用思路，寻求解决统计和随机过程问题的方法。着重基本思想及方法的培养和应用。 （3）结合学生实际，利用生活中的实例进行分析，培养学生的辩证唯物主义观点。 二、教学进程安排
三、教学内容与要求 第一章预备知识 【教学目标】 通过本章的学习，复习并扩展概率论课程的内容，为学习随机过程打下良好的基础，提供必备的数学工具。 【教学内容和要求】 随机过程以概率论为其主要的基础知识，为此，本章主要对概率空间；随机 变量与分布函数；随机变量的数字特征、矩母函数与特征函数；独立性和条件期望；随机变量序列的收敛性与极限定理等常用到的概率论基本知识作简要的回顾和扩展。其中概率空间，矩母函数和特征函数的定义及性质、条件期望、收敛性、极限定理等既是本章的重点，又是本章的难点。 【课外阅读资料】 《应用随机过程》，林元烈编，清华大学出版社。 【作业】 0, x W0 1. 已知连续型随机变量X的分布函数为F（x） = *Aarcsinx, 0 随机信号分析期中设计随机过程的模拟与特征估计 课程设计目的 了解随机过程特征估计的基本概念和方法，学会运用Matlab 函数对随机过程进行特征估计,并且通过实验了解不同估计方法所估计出来结果之间的差异。 设计题目 按照如下模型产生一组随机序列x(n)=0.8x(n-1)+w(n)，其中w(n)为均值为0，方差为4的高斯白噪声序列。 （1）模拟产生X(n)序列的500 观测样本函数，绘出波形图。 （2）用观测点估计信号的均值和方差。 （3）估计该过程的自相关函数和功率谱密度，并画出图形。 课程设计要求 本次课程设计是软件设计题目，使用Matlab软件仿真，请大家认真完成，以设计报告形式提交。设计完成时间时定在2011年6月25日之前，提交电子文档和打印稿各一份。 附加内容（加在报告最后） 简单的写一写这次随机信号分析课程学习体会和感受，为自己学习作个总结，也为教材、课程、授课提提意见，这个不限制内容和字数。 设计所需基本原理与Matlab函数介绍 原理介绍： 用观测点估计信号的均值和方差 设随机序列X(n)、Y(n)为各态历经过程，样本分别为x(n)、y(n)（n=0,1,....N-1）。 1、均值的估计 2、方差的估计 方差估计有两种情况，如果均值m x 已知，则 如果均值未知，那么 3、相关函数估计 4、功率谱估计 功率谱的估计有几种方法， （1）自相关法 先求相关函数的估计， 然后对估计的相关函数做傅立叶变换 （2）周期图法 先对序列x(n)做傅立叶变换， 则功率谱估计为 周期图法是一种非参数谱估计方法 MATLAB估计数字特征的统计函数： （1）均值与方差 mean(A)：返回序列的均值，序列用矢量A 表示。 VAR(X)：返回序列X 的方差。 （2）互相关函数估计 xcorr(x)：计算X 的自相关。option 选项是： 'biased'：有偏估计 'unbiased':：无偏估计 'coeff'：m=0 的相关函数值归一化为1。 'none'：不作归一化处理。 “通信原理”课程教学大纲 “Communication Principles” 课程编号： 适用专业：通信工程，电子信息工程，电子信息科学与技术和相关专业 学时数：84学分数： 执笔者：刘维周编写日期：2009年9月30日 一、课程的性质和目的 通信原理（Communication Principles）是通信、电子信息类专业的专业基础必修课，适合在三年级下学期时开设。本课程的任务旨在使学生掌握现代通信原理及各种通信系统分析、设计的基本方法。通过理论学习与实验环节掌握好本课程内容是学好后续各门专业课的前题。 二、课程教学内容 第1章绪论 信息及其度量。通信方式，通信系统的组成、分类及其主要性能指标。 第2章随机信号分析 随机过程的一般表述。平稳随机过程的定义、相关函数及功率谱密度。高斯过程。窄带过程。正弦波加窄带高斯过程。随机过程通过线性系统。 第3章信道与噪声 信道定义及其数学模型。恒参、随参信道特性及其对信号传输的影响。分集接收。信道的加性噪声。信道容量的概念。 第4章模拟调制系统 幅度（AM、DSC、SSB、VSB）、角度（FM、PM）调制的原理及其抗噪声性能。频分复用、复合调制、多级调制的基本概念。 第5章数字基带传输系统 数字基带传输系统的基本结构。数字基带信号的常用波形、码型及其频谱特性。基带脉冲传输与码间干扰。无码间干扰的基带传输特性。部分响应系统。无码间干扰基带系统的抗噪声性能。眼图及时域均衡的基本概念。 第6章数字调制系统 二进制数字调制系统原理及其系统的抗噪声性能。二进制数调系统的性能比较。多进制数字调制系统。改进的数字调制方式（MSK）。 第7章模拟信号的数字传输 抽样定理。脉冲振幅调制（PAM）。模拟信号的量化。脉冲编码调制（PCM）。增量调制（△M）。PCM系统和△M系统的性能比较。时分复用和多路数字电话系统。 第8章数字信号的最佳接收* 数字信号接收的统计表述及最佳接收准则。确知信号的最佳接收。随机信号的最佳接收，起伏信号的最佳接收的基本概念。匹配滤波器。基带系统的最佳化。 第9章差错控制编码 纠错编码的基本原理。常用的简单编码。线性分组码。循环码。卷积码。 第10章正交编码与伪随机序列* 正交编码与码分复用。伪随机序列。伪随机序列的主要应用。 第11章同步原理 载波同步的方法。载波同步系统的性能及误差分析。位同步的方法。位同步系统的性能及误差分析。群同步的方法。网同步的基本概念。 三、实验教学内容 1. HDB3编译码实验 2. 移频键控（FSK）实验 3. 移相键控（PSK）实验 4. 抽样定理与脉冲调幅实验 5．PCM编译码实验 6. △M编译码实验 7．循环码（15，6）纠错编码实验 四、课程教学和实验教学内容的学时分配随机信号分析期中设计
“通信原理”课程教学大纲
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