Loading [MathJax]/jax/element/mml/optable/GreekAndCoptic.js
Подпишитесь на наши новости
Вернуться к началу с статьи up
 

СТАЦИОНА́РНЫЙ СЛУЧА́ЙНЫЙ ПРОЦЕ́СС

  • рубрика

    Рубрика: Математика

  • родственные статьи
  • image description

    В книжной версии

    Том 31. Москва, 2016, стр. 207

  • image description

    Скопировать библиографическую ссылку:


    Книжная версия:



    Электронная версия:

Авторы: А. М. Яглом

СТАЦИОНА́РНЫЙ СЛУЧА́ЙНЫЙ ПРО­ЦЕ́СС (от лат. stationarius – не­под­виж­ный), слу­чай­ный про­цесс, ве­ро­ят­но­ст­ные ха­рак­те­ри­сти­ки ко­то­ро­го не ме­ня­ют­ся с те­че­ни­ем вре­ме­ни. Напр., ес­ли X(t), t – вре­мя, яв­ля­ет­ся С. с. п., то рас­пре­де­ле­ние ве­ро­ят­но­стей слу­чай­ной ве­ли­чи­ны X(t) од­но и то же при всех t, со­вме­ст­ное рас­пре­де­ле­ние ве­ро­ят­но­стей слу­чай­ных ве­ли­чин X(t) и X(t+s) не за­ви­сит от t и т. д. В тео­рии С. с. п. осн. роль иг­ра­ют мо­мен­ты рас­пре­де­ле­ния ве­ро­ят­но­стей зна­че­ний про­цес­са X(t) и осо­бен­но мо­мен­ты пер­вых двух по­ряд­ков: сред­нее зна­че­ние С. с. п. EX(t)=m и кор­ре­ля­ци­он­ная функ­ция С. с. п. EX(t)X(t+s)=B(s). Во мно­гих ис­сле­до­ва­ни­ях изу­ча­ют­ся толь­ко те свой­ст­ва С. с. п., ко­то­рые пол­но­стью оп­ре­де­ля­ют­ся од­ни­ми лишь ха­рак­те­ри­сти­ка­ми m и B(s) (т. н. кор­ре­ля­ци­он­ная тео­рия или тео­рия вто­ро­го по­ряд­ка С. с. п.). В этой свя­зи слу­чай­ные про­цес­сы X(t), для ко­то­рых EX(t) и EX(t)X(t+s) не за­ви­сят от зна­че­ния t, час­то на­зы­ва­ют­ся С. с. п. в ши­ро­ком смыс­ле; в та­ком слу­чае С. с. п., оп­ре­де­лён­ные вы­ше, все ве­ро­ят­но­ст­ные ха­рак­те­ри­сти­ки ко­то­рых не ме­ня­ют­ся со вре­ме­нем, на­зы­ва­ют­ся С. с. п. в уз­ком смыс­ле.

Боль­шое вни­ма­ние в тео­рии С. с. п. уде­ля­ет­ся спек­траль­ным рас­смот­ре­ни­ям, опи­раю­щим­ся на раз­ло­же­ние С. с. п. X(t) и его кор­ре­ля­ци­он­ной функ­ции B(s) в ин­те­грал Фу­рье или Фу­рье – Стил­ть­е­са. Осн. роль при этом иг­ра­ет тео­ре­ма Хин­чи­на, со­глас­но ко­то­рой кор­ре­ля­ци­он­ная функ­ция С. с. п. X(t) мо­жет быть пред­став­ле­на в ви­де ин­те­гра­ла Фу­рье – Стил­ть­е­са B(s)=\int_{\infty}^{-\infty} e^{isλ} dF(λ),\tag{1} где F(λ) – ог­ра­ни­чен­ная не­убы­ваю­щая функ­ция. Ес­ли B(s) дос­та­точ­но бы­ст­ро убы­ва­ет при ∣s∣→∞ [как это ча­ще все­го бы­ва­ет в при­ло­же­ни­ях при ус­ло­вии, что под X(t) по­ни­ма­ет­ся раз­ность X(t)-m], то ин­те­грал в пра­вой час­ти (1) ста­но­вит­ся обыч­ным ин­те­гра­лом Фу­рье B(s)=\int_{\infty}^{-\infty} e^{isλ} f(λ)dλ, где f(λ)=F′(λ) – не­от­ри­ца­тель­ная функ­ция. Функ­ция F(λ) на­зы­ва­ет­ся спек­траль­ной функ­ци­ей С. с. п. X(t), а функ­ция f(λ) – его спек­траль­ной плот­но­стью. Сам про­цесс X(t) до­пус­ка­ет спек­траль­ное раз­ло­же­ние X(t)=\int_{\infty}^{-\infty} e^{isλ}dZ(λ),\tag{2} где Z(λ) – слу­чай­ная функ­ция с не­кор­ре­ли­ро­ван­ны­ми при­ра­ще­ния­ми. Раз­ло­же­ние (2) да­ёт ос­но­ва­ние рас­смат­ри­вать лю­бой С. с. п. X(t) как на­ло­же­ние не­кор­ре­ли­ро­ван­ных друг с дру­гом гар­мо­нич. ко­ле­ба­ний разл. час­тот со слу­чай­ны­ми ам­пли­ту­да­ми и фа­за­ми. При этом спек­траль­ная функ­ция F(λ) и спек­траль­ная плот­ность f(λ) оп­ре­де­ля­ют рас­пре­де­ле­ние энер­гии вхо­дя­щих в X(t) гар­мо­нич. ко­ле­ба­ний по спек­тру час­тот λ, в свя­зи с чем в при­клад­ных ис­сле­до­ва­ни­ях функ­ция f(λ) на­зы­ва­ет­ся так­же спек­тром мощ­но­сти (или спек­тром энер­гии) С. с. п. X(t).

По­ня­тие «С. с. п.» бы­ло вве­де­но Е. Е. Слуц­ким

 >>
и А. Я. Хин­чи­ным
 >>
в кон. 1920-х – нач. 1930-х гг., ко­то­рые по­лу­чи­ли пер­вые ре­зуль­та­ты в тео­рии ста­цио­нар­ных слу­чай­ных про­цес­сов.

Лит.: Гих­ман И. И., Ско­ро­ход А. В. Вве­де­ние в тео­рию слу­чай­ных про­цес­сов. 2-е изд. М., 1977; Яг­лом А. М. Кор­ре­ля­ци­он­ная тео­рия ста­цио­нар­ных слу­чай­ных функ­ций. Л., 1981; Ро­за­нов Ю. А. Ста­цио­нар­ные слу­чай­ные про­цес­сы. 2-е изд. М., 1990.

Вернуться к началу