清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第一讲 随机事件与概率

大当 Tsinghua Universit 应用随机过程 清华大学数学科学系 林元烈主讲 教材:《应用随机过程》(第三次印刷) 林元烈,清华大学出版社
应用随机过程 清华大学数学科学系 林元烈 主讲 教材:《应用随机过程》(第三次印刷) 林元烈,清华大学出版社

大当 Tsinghua Universit 学习要求 ·不仅是掌握知识,更重要的是掌握思想 ·学会把抽象的概率和实际模型结合起来 2021/220 应用随机过程讲义第一讲
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 2 学习要求 • 不仅是掌握知识,更重要的是掌握思想 • 学会把抽象的概率和实际模型结合起来

大当 Tsinghua Universit 学习重点 用随机变量表示事件及其分解——基本理 论 2.全概率公式——基本技巧 3.数学期望和条件数学期望——基本概念 2021/220 应用随机过程讲义第一讲
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 3 学习重点 1. 用随机变量表示事件及其分解——基本理 论 2. 全概率公式——基本技巧 3. 数学期望和条件数学期望——基本概念

大当 Tsinghua Universit 第一讲 2021/220 应用随机过程讲义第一讲
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 4 第一讲

大当 Tsinghua Universit 随机事件与概率 随机试验 概率论的一个基本概念是随机试验.一个试验(或观察,若它的结果预先无法 确定,则称之为随机试验简称为试验 periment) 2021/220 应用随机过程讲义第一讲
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 5 随机事件与概率 随机试验

大当 Tsinghua Universit 要点: 在相同条件下,试验可重复进行; 试验的一切结果是预先可以明确的,但每 次试验前无法预先断言究竟会出现哪个结 果 2021/220 应用随机过程讲义第一讲
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 6 要点: • 在相同条件下,试验可重复进行; • 试验的一切结果是预先可以明确的,但每 次试验前无法预先断言究竟会出现哪个结 果

大当 Tsinghua Universit 样本点 对于随机试验E,以ω表示它的一个可能 出现的试验结果,称U为E的一个样本点。 样本空间 样本点的全体称为样本空间,用Ω表示。 2021/220 应用随机过程讲义第一讲
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 7 样本点 对于随机试验E,以ω表示它的一个可能 出现的试验结果,称ω为E的一个样本点。 样本空间 样本点的全体称为样本空间,用Ω表示。 Ω ={ω}

大当 Tsinghua Universit 随机事件 粗略地说,样本空间Ω的子集就是随机事件, 用大写英文字母A、B、C等来表示。 事件的关系与运算 AB:事件A,B同时发生。 A∪B:事件A,B中至少有一事件发生。 A\B:事件A发生,但事件B不发生。 2021/220 应用随机过程讲义第一讲 8
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 8 随机事件 粗略地说,样本空间Ω的子集就是随机事件, 用大写英文字母A、B、C等来表示。 事件的关系与运算

大当 Tsinghua Universit 事件序列4,n≥1} 若 AC A+1,称之为单调不减序列 a= lim A 若A11∈An,称之为单调不增序列。 DA=lim n→∞ 2021/220 应用随机过程讲义第一讲 9
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 9 n n n n n n n n n n n n A A A A A A A A A n → = + → = + = = lim , lim , { , 1} 1 1 1 1 若 称之为单调不增序列。 若 称之为单调不减序列。 事件序列 ◼

大当 Tsinghua Universit ∩(Ak)=im 1,=lim sup n=1 k=n n→00 U( Ak=lim A=lim inf A 如果mAn=iA n→>0 n→>0 则定义lnA= lin a=limA n→) n→>O n->o0 n 2021/220 应用随机过程讲义第一讲 10
2021/2/20 应用随机过程讲义 第一讲 10 lim lim lim . lim lim ( ) lim lim inf ( ) lim lim sup 1 1 n n n n n n n n n n n n n n k n k n n n n n k n k n A A A A A A A A A A A → → → → → → = = → = = = = = = = = = 则定义 如果
按次数下载不扣除下载券;
注册用户24小时内重复下载只扣除一次;
顺序:VIP每日次数-->可用次数-->下载券;
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第一讲 随机事件与概率(林元烈).pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第六讲习题参考答案.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第八讲习题参考答案.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第二讲习题参考答案.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第三讲习题参考答案.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第一讲习题参考答案.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第1至7讲 部分习题参考答案.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程电子教案(PPT课件讲稿)目录.ppt
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)习题课1.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)习题课2.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)习题课3.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)习题课4.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)习题课5.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第二单元 重积分的应用.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第三单元 三重积分.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第二单元 二重积分的计算.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第一单元 重积分的概念和性质.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第三单元 平面与直线.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第二单元 曲面与曲线.pdf
- 同济大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第一单元 向量代数.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第七讲 随机微分方程简介.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第三讲 离散时间的Markov链.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第三讲 条件数学期望的例子以及随机过程的基本概念.ppt
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第二讲 随机过程的基本概念.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第二讲 随机变量的数字特征及条件数学期望.ppt
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第五讲 Brown运动.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第八讲 宽平稳过程.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第六讲 连续时间马氏链.pdf
- 清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第四讲 离散鞅引论.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第一章 古典概型与概率测度的公理化 1.1 古典模型.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第一章 古典概型与概率测度的公理化 1.2 特征函数 1.3 几种收敛.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第一章 古典概型与概率测度的公理化 1.4 局部极限定理与积分极限定理 1.5 中心极限定理.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第一章 古典概型与概率测度的公理化 1.5 中心极限定理 1.6 大数定律与强大数定律.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第六章 马尔可夫链 6.1 随机游动 6.2 随机游动的常返性.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第六章 马尔可夫链 6.3 马尔可夫链及转移概率 6.4 平稳分布.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第六章 马尔可夫链 6.4 条件概率与乘法公式 6.5 全概公式与逆概公式 6.6 独立性.pdf
- 《概率论》课程教学资源(试卷习题)期末考试试题.doc
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量 2.3 Poisson过程.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.4 分布函数 2.5 随机变量函数及概率其分布.pdf
- 《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.6 关于分布函数 第三章 随机向量及其概率分布 3.1 连续型随机向量及其概率密度函数 3.2 离散型随机向量及边缘分布函数.pdf