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    应用随机过程
    课程类型：选修课
    发布时间：2022-01-19 14:10:23
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：3.00分
    课程编码：ayxtzx1369
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    第一章 概率论基础
    1.1 条件期望的定义 （11分钟）
    1.2 条件期望的属性 （13分钟）
    1.3 条件期望的推广 （7分钟）
    1.4 特征函数的定义 （14分钟）
    1.5 常用分布的特征函数 （12分钟）
    第二章 随机过程基本概念
    2.1 随机过程的定义 （14分钟）
    2.2 随机过程的数字特征 （18分钟）
    2.3 平稳随机过程 （13分钟）
    2.4 宽平稳过程的性质 （14分钟）
    2.5 几个特殊的随机过程 （10分钟）
    第三章 Poisson过程
    3.1 Poisson过程的定义I （14分钟）
    3.2 Poisson过程的定义II （5分钟）
    3.3 两个定义的等价性 （19分钟）
    3.4 到达间隔与等待时间的定义及分布 （20分钟）
    3.5 齐次Poisson过程的判定 （19分钟）
    3.6 到达时间序列的条件分布 （13分钟）
    3.7 到达时间序列的联合条件分布 （20分钟）
    3.8 齐次Poisson过程的判定2 （14分钟）
    3.9 齐次Poisson过程的特有属性 （13分钟）
    3.10 Poisson过程的分解 （14分钟）
    3.11 非时齐Poisson过程 （19分钟）
    3.12 复合Poisson过程 （15分钟）
    3.13 年龄与剩余寿命 （12分钟）
    第四章 更新过程
    4.1 更新过程的定义 （15分钟）
    4.2 更新过程的极限定理 （28分钟）
    4.3 关键更新定理 （16分钟）
    4.4 交替更新过程 （19分钟）
    第五章 离散时间Markov链
    5.1 Markov链的基本概念 （28分钟）
    5.2 Chapman-Kolomogorov方程 （11分钟）
    5.3 马氏链的判定 （21分钟）
    5.4 状态分类——准备知识 （21分钟）
    5.5 状态分类——状态的类别 （24分钟）
    5.6 常返性判定 （21分钟）
    5.7 常返性再访 （21分钟）
    5.8 常返性例子——醉汉回家问题 （12分钟）
    5.9 状态空间的分解 （20分钟）
    5.10 状态空间的分解 （19分钟）
    5.11 马氏链的平稳分布 （25分钟）
    5.12 分支过程 （22分钟）
    第六章 连续时间Markov链
    6.1 连续时间Markov链基本概念 （24分钟）
    6.2 转移概率矩阵 （10分钟）
    6.3 转移速率矩阵 （16分钟）
    6.4 连续时间Markov链的状态分类 （9分钟）
    6.5 Kolmogorov微分方程 （13分钟）
    6.6 极限定理 （23分钟）
    6.7 生灭过程 （18分钟）
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