随机过程学习之更新过程
来源:互联网 发布:ubuntu划分区备份 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 22:16
停时的概念
到达时刻
τ是随机过程X1,X2,X3,…的停时,是随机变量,这一随机变量具有如下性质:对于每一t,事件τ = t的发生与否仅取决于X1,X2,X3,…,Xt的取值。从定义中可以感受到的直觉是在任一特定时刻t,我们都可以知道在这一时刻随机过程是否到了停时。
wald方程
E[1,N∑ Xn]=E[N]E[X]
可以对出基本更新定理:
lim t->∞ m(t)/t ->1/μ
其中m(t)表示在(0,t)内事件发生的次数
μ表示事件发生之后到下一次发生所需要的平均时间。
Blackwell定理
1. 若随机变量的分布F不是格点的(即非周期),则对于一切a ≥0,
在 t->∞有
m(t+a)-m(t)->a/μ
2. 若随机变量的分布F是格点的(即非周期),则对于一切a ≥0,
在 t->∞有
E[在nd的更新次数] ->d/μ
其中d为周期,nd指第n个周期内
我的理解: μ是各个事件于其前一个事件发生的时间间隔,其倒数为平均更新速率,在随机过程的时间趋向无穷大的时候,某一段时间内的事件发生次数就趋向于该时间段除以平均间隔时间。
可以推出关键更新定理:
0 0
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