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隨機過程英文解釋翻譯、隨機過程的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯:

【計】 randomized procedure; stochastic process
【化】 random process

分詞翻譯:

隨的英語翻譯:

adapt to; along with; follow; let

機的英語翻譯:

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【醫】 machine

過程的英語翻譯:

course; procedure; process
【計】 PROC
【化】 process
【醫】 course; process
【經】 process

專業解析

隨機過程(Stochastic Process)是概率論與工程應用中的核心概念,指一組隨時間或空間演變的隨機變量集合。其漢英對照定義為:在概率空間$( Omega, mathcal{F}, P )$中,以參數集合$T$(通常表示時間)為索引的隨機變量族${ X_t : t in T }$,例如${ X(t), t geq 0 }$。該數學模型可描述動态系統中受隨機因素影響的演化規律,例如通信系統的噪聲分析或股票價格波動。

從數學結構看,隨機過程包含以下要素:

  1. 狀态空間:隨機變量$X_t$可能的取值範圍(如離散型或連續型)
  2. 參數集合:通常為時間區間$T subseteq mathbb{R}^+$
  3. 概率測度:滿足Kolmogorov相容性條件$ P(X_{t_1} in A1, dots, X{t_n} in An ) = int{A_1 times cdots times An} p{t_1,dots,t_n}(x_1,dots,x_n)dx_1cdots dx_n$

典型實例包括:

該理論在電子工程領域有重要應用,例如通過維納濾波器消除信號中的隨機噪聲(參考:IEEE Transactions on Signal Processing, 2023),以及在5G通信中采用隨機過程模型預測信道衰落特性(參考:Springer《Wireless Communications Principles》第4章)。

網絡擴展解釋

隨機過程是概率論與統計學中的核心概念,用于描述隨時間或其他參數演變的隨機現象。以下從定義、特點、分類和應用四個維度進行詳細解釋:

一、數學定義

隨機過程可形式化定義為: $$ { X(t), t in T } $$

二、核心特征

  1. 動态隨機性
    每個時刻的狀态 ( X(t) ) 是隨機變量,整體構成動态演化系統。例如:

    • 股票價格每分鐘波動(離散時間連續狀态)
    • 電話交換機每秒接到的呼叫次數(連續時間離散狀态)
  2. 概率結構
    由有限維分布族完整描述:對任意 ( t_1,...,t_n in T ),聯合分布 ( P(X(t_1)leq x_1,...,X(t_n)leq x_n) ) 決定了過程的統計特性。

三、主要分類

分類維度 典型類型 示例
時間類型 離散時間過程 馬爾可夫鍊(天氣預報模型)
連續時間過程 泊松過程(放射性衰變計數)
狀态空間 離散狀态過程 排隊系統中的顧客數量
連續狀态過程 熱力學中的布朗運動
統計特性 獨立增量過程 維納過程(( dW_t sim N(0,dt) ))
馬爾可夫過程 網頁浏覽行為的狀态轉移
平穩過程 白噪聲信號

四、典型應用領域

  1. 金融工程
    幾何布朗運動描述資産價格演化(Black-Scholes模型)
    $$ dS_t = mu S_t dt + sigma S_t dW_t $$

  2. 通信系統
    泊松過程建模數據包到達:單位時間内到達k個數據包的概率為
    $$ P(N(t)=k) = frac{(lambda t)^k e^{-lambda t}}{k!} $$

  3. 生物醫學
    分支過程用于研究細胞分裂、流行病傳播等增殖現象。

  4. 人工智能
    隱馬爾可夫模型(HMM)應用于語音識别、基因序列分析。

五、重要概念延伸

理解隨機過程需要線性代數、測度論和微分方程的基礎。建議從離散時間的馬爾可夫鍊入手,逐步擴展到連續時間過程,最終掌握伊藤積分等高級工具在金融建模中的應用。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

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