Список тем случайных процессов
В математике вероятностей представляет случайный процесс собой случайную функцию . В практических приложениях областью, в которой определяется функция, является интервал времени ( временной ряд ) или область пространства ( случайное поле ).
Знакомые примеры временных рядов включают колебания фондового рынка и обменных курсов, такие сигналы, как речь, аудио и видео; пациента медицинские данные, такие как ЭКГ , ЭЭГ , кровяное давление или температура ; и случайное движение, такое как броуновское движение или случайное блуждание .
Примеры случайных полей включают статические изображения, случайные топографии (пейзажи) или вариации состава неоднородного материала.
Темы случайных процессов [ править ]
- На данный момент этот список неполон. См. также Категория: Стохастические процессы.
- Базовая диффузия аффинного перехода
- Процесс Бернулли : процессы дискретного времени с двумя возможными состояниями.
- Схемы Бернулли : процессы с дискретным временем и N возможными состояниями; каждый стационарный процесс с N исходами является схемой Бернулли, и наоборот.
- Бессельский процесс
- Процесс рождения-смерти
- Процесс ветвления
- Ветвящееся случайное блуждание
- Броуновский мост
- Броуновское движение
- процесс в китайском ресторане
- Процесс CIR
- Непрерывный случайный процесс
- Процесс Кокса
- Процессы Дирихле
- Конечномерное распределение
- Время первого прохождения
- Процесс Гальтона – Ватсона
- Гамма-процесс
- Гауссов процесс – процесс, в котором все линейные комбинации координат являются нормально распределенными случайными величинами.
- Процесс Гаусса – Маркова (см. ниже)
- GenI-процесс
- Теорема Гирсанова
- Процесс Хоукса
- Однородные процессы : процессы, в которых область имеет некоторую симметрию , и конечномерные распределения вероятностей также обладают этой симметрией. К частным случаям относятся стационарные процессы , также называемые однородными во времени.
- Теорема Карунена – Лёва
- Процесс Леви
- Местное время (математика)
- Случайное блуждание со стиранием цикла
- Марковские процессы – это такие, в которых будущее условно независимо от прошлого при наличии настоящего.
- Цепь Маркова
- Центральная предельная теорема цепи Маркова
- Марковский процесс с непрерывным временем
- Марковский процесс
- Полумарковский процесс
- Процессы Гаусса – Маркова : процессы, которые являются как гауссовскими, так 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 моделировать как случайные процессы, где областью определения является достаточно большое семейство подмножеств S , упорядоченных по включению; диапазон — набор натуральных чисел; и, если A является подмножеством B , ƒ ( A ) ≤ ƒ ( B ) с вероятностью 1.
- Пуассоновский процесс
- Процесс народонаселения
- Вероятностный клеточный автомат
- Теория массового обслуживания
- Случайное поле
- Непрерывный процесс выборки
- Стационарный процесс
- Стохастическое исчисление
- Стохастический контроль
- Стохастическое дифференциальное уравнение
- Случайный процесс
- Телеграфный процесс
- Временной ряд
- Мартингейл Вальда
- Винеровский процесс
