Перейти к навигации Перейти к поиску
В математике с вероятностью , А случайный процесс является случайной функцией . В практических приложениях область, в которой определяется функция, представляет собой временной интервал ( временной ряд ) или область пространства ( случайное поле ).
Знакомые примеры временных рядов включают колебания фондового рынка и обменного курса, такие сигналы, как речь, аудио и видео; медицинские данные, такие как ЭКГ , ЭЭГ пациента , артериальное давление или температура; и случайное движение, такое как броуновское движение или случайные блуждания .
Примеры случайных полей включают статические изображения, случайные топографии (ландшафты) или вариации состава неоднородного материала.
Темы о стохастических процессах [ править ]
- Этот список на данный момент неполный. См. Также Категория: Стохастические процессы
- Базовая диффузия аффинных скачков
- Процесс Бернулли : процессы с дискретным временем с двумя возможными состояниями.
- Схемы Бернулли : процессы с дискретным временем с N возможными состояниями; каждый стационарный процесс в N исходах является схемой Бернулли, и наоборот.
- Бесселевский процесс
- Процесс рождения – смерти
- Ветвящийся процесс
- Разветвляющееся случайное блуждание
- Броуновский мост
- Броуновское движение
- Китайский ресторанный процесс
- Процесс CIR
- Непрерывный случайный процесс
- Процесс Кокса
- Процессы Дирихле
- Конечномерное распределение
- Время первого прохождения
- Процесс Гальтона – Ватсона
- Гамма-процесс
- Гауссовский процесс - процесс, в котором все линейные комбинации координат являются нормально распределенными случайными величинами.
- Процесс Гаусса – Маркова (см. Ниже)
- GenI процесс
- Теорема Гирсанова
- Однородные процессы : процессы, в которых область имеет некоторую симметрию, а конечномерные распределения вероятностей также обладают этой симметрией. К частным случаям относятся стационарные процессы , также называемые однородными по времени.
- Теорема Карунена – Лоэва
- Леви процесс
- Местное время (математика)
- Случайное блуждание со стиранием цикла
- Марковские процессы - это процессы , в которых будущее условно не зависит от прошлого при данном настоящем.
- Цепь Маркова
- Центральная предельная теорема цепи Маркова
- Марковский процесс с непрерывным временем
- Марковский процесс
- Полумарковский процесс
- Процессы Гаусса – Маркова : процессы, которые одновременно являются гауссовскими и марковскими
- Мартингалы - процессы с ограничениями на ожидание
- Функция Онзагера – Махлупа
- Процесс Орнштейна – Уленбека
- Теория перколяции
- Точечные процессы : случайное расположение точек в пространстве . Их можно смоделировать как случайные процессы, в которых область представляет собой достаточно большое семейство подмножеств S , упорядоченных по включению; диапазон - это набор натуральных чисел; и, если A является подмножеством B , ƒ ( A ) ≤ ƒ ( B ) с вероятностью 1.
- Пуассоновский процесс
- Составной процесс Пуассона
- Процесс пополнения
- Вероятностный клеточный автомат
- Теория массового обслуживания
- Очередь
- Случайное поле
- Гауссовское случайное поле
- Марковское случайное поле
- Образец-непрерывный процесс
- Стационарный процесс
- Стохастическое исчисление
- Исчисление Ито
- Исчисление Маллявэна
- Семимартингейл
- Интеграл Стратоновича
- Стохастический контроль
- Стохастическое дифференциальное уравнение
- Стохастический процесс
- Телеграфный процесс
- Временные ряды
- Мартингейл Вальда
- Винеровский процесс
