1) stationary random process
固定随机过程
2) stochastic process
随机过程
1.
A numerical simulation of the track irregularity stochastic process;
轨道不平顺随机过程的数值模拟
2.
Convergence of the sum of a kind of stochastic process;
一类随机过程之和的收敛性
3.
Measurability on Two-Dimensional Stochastic Processes;
两参数随机过程的可测性
3) stochastic processes
随机过程
1.
Orthogonal expansion of stochastic processes for wind velocity;
脉动风速随机过程的正交展开
2.
The calculation of value at risk when cumulative investment and interest rate is correlative stochastic processes is discussed, and the concept and its calculation of relative value at risk is proposed.
讨论了累积投资和利率为相关随机过程的风险价值,并提出相对风险价值的概念和计算,借助于Monte Carlo模拟分析了累积投资分布参数以及利率参数变化时对于相对风险价值的影响。
3.
A method based on normalized orthogonal bases is proposed to decompose stochastic processes,so as to capture main probabilistic characters of a stochastic process with only a few random variables,and establish a solid foundation for structure stochastic dynamic response and reliability assessment.
建议了一类基于标准正交基的随机过程展开方法。
4) random process
随机过程
1.
Time-dependent reliability analysis of ship structure based on random process theory;
基于随机过程理论的舰船结构时变可靠性分析
2.
Dynamic reliability analysis and compare of rail based on random process over-crossing theory;
基于随机过程跨越理论的钢轨动力可靠性分析与比较
3.
Evaluation method for project risk based on random process analysis;
基于随机过程分析的项目风险评估方法
5) random processes
随机过程
1.
Review on simulation methods of random processes in engineering;
工程中随机过程的数值模拟方法及其评述
6) certern Browain Motin
确定的随机过程模型
补充资料：随机过程
| 随机过程 stochastic process 随时间推进的随机现象的数学抽象 。例如 ，某地第n年的降水量Xn由于受许多随机因素的影响 ，它本身具有随机性，因此Xn，n＝1，2…便是一个随机过程 。类似地 ，森林中动物的头数，液体中受分子碰撞而作布朗运动的粒子的位置，百货公司每天的顾客人数等等，都随时间而变化形成随机过程。严格地说，现实中的大多数过程都具有程度不同的随机性。 随机过程的数学定义如下 ：设（ Ω，F，P ）为概率空间，T为指标t的集合（通常视t为时间），如果对于每个t∈T，有定义在Ω上的随机变量X（t）与之对应，就称随机变量族X＝X（t），t∈T为一随机过程（简称为过程）。过程X实际是两个变元（ t，ω） （t∈T，ω∈Ω）的函数 ，当t固定时，它是一个随机变量 ；当ω固定时 ，它为t的函数 ，称此函数为随机过程（对应于ω）的轨道或样本函数。 一些特殊的随机过程早已引起人们注意，例如1907年前后，A.A.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链；又如1923年N.维纳给出了布朗运动的数学定义（后人也称数学上的布朗运动为维纳过程），这种过程至今仍是重要的研究对象。虽然如此，随机过程的一般理论的研究通常认为始于20世纪 30年代 。30 年代初 ，A.N.柯尔莫哥洛夫发表的《概率论的解析方法》和A.I.辛钦发表的《平稳过程的相关理论》为马尔可夫过程和平稳过程奠定了理论基础。稍后，P.莱维出版了有关布朗运动和可加过程的两本书，其中蕴含了丰富的概率思想 。1953年 J.L. 杜布的名著《随机过程论》问世，系统而又全面地叙述了随机过程的基本理论。1951年伊藤清建立了关于布朗运动的随机微分方程的理论，为马尔可夫过程的研究开辟了新的道路；而流形上的随机微分方程的理论研究，正方兴未艾。60年代 ，法国学派基于马尔可夫过程和位势理论中的一些思想与结果，在相当大的程度上发展了随机过程的一般理论。中国学者在平稳过程、马尔可夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面也做出了较好的工作。 随机过程的研究方法是多样的，主要可分为两大类：①概率方法，其中用到轨道性质、停时、随机微分方程等。②分析方法 ，工具是测度论 、微分方程 、半群理论 、函数论、希尔伯特空间等。但许多重要结果往往是两种方法并用的 。研究主要课题有：多指标过程、流形上的随机过程与随机微分方程、无穷质点马尔可夫过程、概率与位势、各种特殊过程的专题讨论等等。 |
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参考词条