Tìm thấy 15+ kết quả cho từ khóa "Biến ngẫu nhiên"
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
CÁC ĐỊNH LÝ GIỚI HẠN CỦA TỔNG NGẪU NHIÊN CÁC BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ ỨNG DỤNG. 12 2 Dáng điệu tiệm cận của tổng ngẫu nhiên các biến ngẫu nhiên độc lập 15 2.1 Đặt vấn đề. 15 2.2 Tổng ngẫu nhiên các biến ngẫu nhiên độc lập. 23 3.3 Tốc độ hội tụ các định lý giới hạn của tổng ngẫu nhiên qua khoảng cách. 29 3.6 Tâm của một biến ngẫu nhiên. Tên đề tài: Các định lý giới hạn của tổng ngẫu nhiên các biến ngẫu nhiên và ứng dụng. Dáng điệu tiệm cận của tổng ngẫu nhiên các biến ngẫu nhiên độc lập..
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trình bày về các tập ngẫu nhiên trên các không gian hữu hạn, xây dựng định nghĩa về tập ngẫu nhiên và hàm phân bố của tập ngẫu nhiên. Đưa ra mô hình làm thô ngẫu nhiên cho các biến ngẫu nhiên không thể quan sát được trực tiếp. Phân tích các bài toán về các biến ngẫu nhiên với xác suất không chính xác có thể đưa về bài toán tập ngẫu nhiên với xác suất chính xác. Và giới thiệu phân bố entropy cực đại cùng bài toán entropy cực đại liên quan cho các tập ngẫu nhiên.
Luan_an.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
LUẬT MẠNH SỐ LỚN CHO MẢNG BIẾN NGẪU NHIÊN. m ≥ 1, n ≥ 1} là mảng biến ngẫu nhiên khả tích E -giá trị và F mn là σ -đại số sinh bởi các biến ngẫu nhiên {X ij . 2.1 Chuỗi kép các biến ngẫu nhiên 2 chỉ số. m ≥ 1, n ≥ 1} là mảng biến ngẫu nhiên E -giá trị.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Như vậy, một hàm ngẫu nhiên trên T chẳng qua là một họ các biến ngẫu nhiên X = {X(t), t ∈ T } được chỉ số hóa bởi tập tham số T. Nếu T = N là tập các số tự nhiên thì ta gọi X = {X(n), n ∈ N } là dãy các biến ngẫu nhiên.. Nếu T là một khoảng của đường thẳng thực thì ta gọi X = {X(t), t ∈ T } là một quá trình ngẫu nhiên. Nếu T là một tập con của R d thì ta gọi X = {X(t), t ∈ T } là một trường ngẫu nhiên..
01050001112.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Một số dạng luật số lớn cho mảng biến ngẫu nhiên nhận giá trị trong không gian Banach p-. Trình bày các khái niệm về kỳ vọng, kỳ vọng có điều kiện của biến ngẫu nhiên nhận giá trị trong không gian Banach, một số dạng hội tụ của mảng biến ngẫu nhiên và thiết lập bất đẳng thức cực đại cho mảng biến ngẫu nhiên nhận giá trị cho không gian Banach.
thongtinluanan_tiengViet.doc
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thác triển toán tử ngẫu nhiên tuyến tính trong trường hợp không gian X là không gian Banach có cơ sở Schauder: Tìm được một số điều kiện đủ để biến ngẫu nhiên X-giá trị u thuộc miền tác động mở rộng của toán tử ngẫu nhiên tuyến tính cũng như tìm được điều kiện cần và đủ để có thể thác triển toán tử ngẫu nhiên tuyến tính lên toàn bộ không gian các biến ngẫu nhiên X-giá trị.
01050001707.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình quá trình ngẫu nhiên là một dãy hoặc một họ các biến ngẫu nhiên xác định trên một không gian xác suất thông thường được xem như một biến ngẫu nhiên cùng với một phép biến đổi được xác định trên một không gian xác suất. Nghĩa là qua một phép biến đổi nào đó định trước thì từ biến ngẫu nhiên ban đầu sinh ra các biến ngẫu nhiên tiếp theo và tạo thành dãy các biến ngẫu nhiên trên không gian ta đang xét.. Trung bình theo tập hợp và trung bình theo thời gian..
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Một cách tổng quát, có thể xem toán tử ngẫu nhiên như một ánh xạ biến mỗi phần tử của không gian metric thành một biến ngẫu nhiên. Bên cạnh đó, ta coi mỗi phần tử của không gian metric như là một biến ngẫu nhiên suy biến nhận giá trị là phần tử đó với xác suất 1. Với cách quan niệm như vậy, ta có thể đồng nhất không gian metric X như tập con (gồm các biến ngẫu nhiên suy biến) của không gian L X 0 (Ω) các biến ngẫu nhiên X -giá trị.
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
−γ hầu chắc chắn (1.10) với mọi x 0 là một biến ngẫu nhiên F 0 − đo được, nhận giá trị trong R n . ỔN ĐỊNH HẦU CHẮC CHẮN. Trong chương này chúng ta sẽ sử dụng hàm Lyapunov để nghiên cứu tính ổn định hầu chắc chắn của phương trình vi phân ngẫu nhiên Itô có hệ số biến thiên theo thời gian. p hầu chắc chắn. thì ta có. ψ 2 (s)V (X s , s)] ds (2.4) với mọi 0 ≤ t ≤ 2 k N , k ≥ k 0. hầu chắc chắn, (2.5). ψ 2 (s) ds hầu chắc chắn, với 0 ≤ t ≤ 2 k N , k ≥ k 0. log log k − 1. Cho → 0 ta có.
luanvan-tinh.pdf
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1.3 Biến ngẫu nhiên. 1.5 Kỳ vọng và phương sai của tổng các biến ngẫu nhiên. 1.8 Biến ngẫu nhiên phân phối mũ. 2.2 Cận Chernoff cho tổng các biến ngẫu nhiên Bernoulli độc lập. 3.1 Biến ngẫu nhiên Bernoulli. 3.1.1 Biến ngẫu nhiên Bernoulli và biến ngẫu nhiên nhị thức. 3.1.2 Các tính chất của biến ngẫu nhiên nhị thức. 3.2 Biến ngẫu nhiên Poisson. 3.2.1 Biến ngẫu nhiên Poisson và mẫu Poisson. 3.2.2 Tổng Poisson của các biến ngẫu nhiên.
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1.1 Biến ngẫu nhiên với giá trị trong không gian Banach. 7 1.3 Các bất đẳng thức đối với biến ngẫu nhiên thực và Mar-. 12 2 Tổng của các biến ngẫu nhiên độc lập 13. ngẫu nhiên độc lập. bất đẳng thức co. Đồng thời ta có. Ta có:. Định lý 1.1. (Bất đẳng thức Levy) Cho(X i ) là biến ngẫu nhiên đối xứng nhận giá trị trong B. 0 ta có:. và dùng bất đẳng thức tam giác, ta có:. Định lý 1.2. Định lý 1.3. Định lý 1.4. Ta có định lý sau:.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong chương này, tác giả trình bày những kiến thức cơ bản nhất về thống kê Bayes nhiều chiều, bao gồm: phân phối tiên nghiệm, đánh giá siêu tham số, phương pháp ước lượng Bayes.. p-biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn nhiều chiều được sử dụng để miêu tả đồng thời p biến ngẫu nhiên giá trị thực liên tục.. Một biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật p-biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn nhiều chiều với vectơ kì vọng µ và ma trận hiệp phương sai Σ được kí hiệu là. 0 là ma trận p-chiều xác định dương..
01050001838.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Người ta gọi đó là bộ lọc tự nhiên của quá trình X, hay lịch sử của X, hay cũng còn gọi là trường thông tin về X.. Một không gian xác suất (Ω, F , P ) trên đó ta gắn thêm vào một bộ lọc (F t ) được gọi là không gian xác suất được lọc và ký hiệu là (Ω, F, (F t. Khi đó, một biến ngẫu nhiên X ∗ sẽ được gọi là kỳ vọng có điều kiện của X đối với σ-trường G, nếu. • X ∗ là biến ngẫu nhiên đo được đối với G,. Biến ngẫu nhiên này sẽ được kí hiệu là E (X|G) và nó cũng là một biến ngẫu nhiên..
01050001704.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nếu nhƣ suy luận thống kê cổ điển coi tham số nhƣ là một giá trị cố định chƣa biết, thì thống kê Bayes coi là biến ngẫu nhiên.. Cơ sở của suy luận Bayes là định lí Bayes. Phân phối hậunghiệmcủa X Y. Suy luận Bayes cho biến ngẫu nhiên rời rạc 1.2.1. Ướclượngchotỷlệpcủa phân phối nhị thức. Kiểmđi ̣nh 0 0. Suy luận Bayes cho biến ngẫu nhiên liên tục. BÀI TOÁN OCCAM’S RAZOR 2.1.Bàitoánoccam’s razor. Nguyên tắc “lƣỡi dao cạo của Occam” đã có một vị trí quan trọng trong thế giới khoa học.
LUNVAN~1.PDF
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Khi X k là biến ngẫu nhiên có phân phối mũ hai chiều thì hàm mật độ của X 1k với điều kiện X 2k >. t 2 đã cho, khi X k có phân phối (3.1) là biểu thức (3.86):. Nếu p là một biến ngẫu nhiên với hàm phân phối G(p) trong (0, 1), khi đó các biến ngẫu nhiên X jk và pS jN có cùng một phân phối nếu (X k ) tuân theo phân phối mũ hai chiều (3.1).. Giả sử X k có phân phối mũ hai chiều, theo các kí hiệu đã sử dụng. Trong trường hợp phân phối (3.1) chúng ta thấy rằng:.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
TÍNH TOÁN NGẪU NHIÊN TRONG TÀI CHÍNH. 1 Cơ sở của tính toán ngẫu nhiên 7. 1.1.1 Chuyển động Brown. 1.1.2 Biến phân và biến phân bậc hai. 1.1.4 Biến phân chéo của chuyển động Brown. 1.2.2 Tích phân Itô của hàm ngẫu nhiên bậc thang. 1.2.3 Một số tính chất về tích phân Itô của hàm ngẫu nhiên bậc thang. 1.2.4 Tích phân Itô của hàm ngẫu nhiên. 1.2.5 Tính chất về tích phân Itô của hàm ngẫu nhiên. 1.2.6 Biến phân bậc hai của tích phân Itô. 1.2.7 Công thức Itô hàm ngẫu nhiên. 1.3 Phương trình vi phân ngẫu
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ước lượng cho mô hình độ biến động ngẫu nhiên có bước nhảy. Trình bày về mô hình Black – Scholes và các hạn chế, từ đó cần thiết phải đưa ra các mô hình độ biến động ngẫu nhiên và độ biến động ngẫu nhiên có bước nhảy. Ước lượng cho các mô hình GBM, GBM có thêm bước nhảy và mô hình độ biến động ngẫu nhiên có bước nhảy và so sánh các kết quả bằng bảng ước lượng các tham số qua hai ví dụ thực nghiệm.. Biến động ngẫu nhiên..
01050001939(1).pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
E(X | F ) Kỳ vọng có điều kiện của X đối với F. 1 Tập đóng ngẫu nhiên và hàm công suất 1 1.1 Định lý Choquet. 1.1.1 Yếu tố ngẫu nhiên giá trị tập. 1.1.2 Hàm công suất capacity. 1.1.3 Tập compact ngẫu nhiên. 1.2 Tính đo được và sự lựa chọn. 1.2.1 Hàm đa trị trên không gian metric. 1.2.2 Sự lựa chọn của các tập đóng ngẫu nhiên. 1.3 Hàm công suất và tính chất của các tập đóng ngẫu nhiên 15 1.3.1 Tính bất biến và tính dừng. 1.3.2 Tập ngẫu nhiên tách được. 1.4 Phép tính với hàm công suất. 1.4.2 Định lý
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Biết sử dụng các công cụ toán học và các suy luận toán học chặt chẽ để giải các bài toán về quá trình ngẫu nhiên + Biết mô hình hoá toán học các hiện tượng ngẫu nhiên theo thời gian bằng các quá trình ngẫu nhiên thích hợp - Thái độ :Giúp học sinh hình thành một cách nhìn một sự kiện ngẫu nhiên diễn biến theo thời gian, một tư duy xác suất-thống kê.
tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Khi đó việc xác định QTVHATHL đưa về việc xác định biến điều khiển (2.1.6) trong bài toán điều khiển ngẫu nhiên tổng hợp [4] sau:. Ký hiệu X là tập hợp các điều khiển chấp nhận được:. ω oi (i = 1 ÷ 3) Để giải bài toán điều khiển ngẫu nhiên (2.1.33) bằng mô hình dò tìm ngẫu nhiên, trong luận văn này chúng tôi quan tâm đến việc lựa chọn một cách ngẫu nhiên hàm điều khiển chấp nhận được x = (x 1 , x 2 , x 3. nhằm lựa chọn hàm điều khiển chấp nhận được x ∈ X .