连续随机过程和离散随机过程例子？

一、连续随机过程和离散随机过程例子？

离散：泊松过程，更新过程等等 连续：布朗运动，伊藤过程等等

二、随机信号和随机过程的区别？

随机信号是随机的信号情况，随机过程是一个时间段的经过。

三、随机过程难不难？

    我们本科随机过程是拆成三个学期讲的     

    第一个学期注重具体的例子 讲马尔科夫链用了很多deathbirth的东西

   第二个学期比较难 结合了很多统计的东西 像一些mle ，sufficent stat， cramer rao bound之类信号处理的东西 但是也是算的多 证明老师带我们证 也比较好懂

   第三学期就是目前的 目前看反而比较容易 虽然讲的东西难 啥jump diffusion process,levy process 但不学证明 只学一些基本的期权计算

    我现在想念研究生的冲动是我们第二第三学期的老师是个俄国人 他自己说是moscow大学毕业的 啥啥他的老师的老师是kolmogorov 你们要是被我supervisor也是kolmogorov的学生 他虽然口音重 但是总带我们做题 讲的也明白 我就想念他的研究生 他看了我的成绩可以 但是我没学过measure theory 他说你最好看看再决定 我觉得这个难吗

    他建议我学个衍生品定价的研究生 比较实际 压力比较小 他是做随机过程的 他说怕我phd念不下来 可我感觉本科我念的很好 他也说我的成绩很优秀

四、高斯随机过程特点？

高斯过程（Gaussian Process, GP）是概率论和数理统计中随机过程（stochastic process）的一种，是一系列服从正态分布的随机变量（random variable）在一指数集（index set）内的组合。

高斯过程中任意随机变量的线性组合都服从正态分布，每个有限集都服从联合正态分布，且其本身在连续指数集上的概率密度函数即是所有随机变量的联合正态分布（高斯测度），因此被视为联合正态分布的无限维广义延伸。高斯过程由其数学期望和协方差函数（核函数）完全决定，并继承了正态分布的诸多性质。

高斯过程的例子包括维纳过程、奥恩斯坦-乌伦贝克过程等。对高斯过程进行建模和预测是机器学习、信号处理等领域的重要内容。高斯过程的命名来自德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss）以纪念其提出正态分布概念

五、科目一随机多少考试题？

100道 根据《机动车驾驶证申领和使用规定》，考试内容包括驾车理论基础、道路安全法律法规、地方性法规等相关知识。考试形式为上机考试，100道题，90分及以上过关。 科目一考试总时间为45分钟，考试试卷由100道题目组成，题型为判断题和单项选择题，满分100分，90分合格。考试试卷由计算机驾驶人考试系统按《机动车驾驶证工作规范》规定的比例关系随机抽取、组合。

六、考研复试随机抽取试题怎么考试？

考研复试随机抽取试题，主要是考查学生的专业深度，广度以及应变能力，口头表达能力。不用紧张就好。

七、线上复试随机抽取试题怎么抽取？

就是老师手上拿几份，你选择其中一份的试题，就可以了。

八、什么是纯随机过程？

纯随机过程：若一个随机时间序列具有零均值同方差，而且不存在序列相关，则称该序列是一个白噪音或白噪声过程，即纯随机过程(Purely Random Process)。白噪音（声）和平稳过程是它的别名。

1丶 白噪音(声)

若一个随机时间序列是一个具有零均值同方差，而且不存在序列相关，则称序列是一个白噪音或白噪声(white noise)过程，即纯随机过程(purely random process)。如果序列是独立同分布的，则称之为严格白噪音(strictly white noise)。

2丶平稳过程

当一个随机过程的均值、方差和自协方差不随时间变化，其被称为二阶平稳(second-order stationary)或者弱平稳(weakly stationary)过程。自协方差随着相应的滞后而变化。与自相关类似，自协方差是序列与序列自身向后平移K个时点的协方差。序列平稳的属性指不管序列的时间点在哪里，只要其问距相等，的协方差就相同。注意当，则协方差就简化为方差。

九、随机过程的样本函数？

样本函数

随机过程X(t,w)是定义在T*W上的二元函数：

（1）当t固定时，X(t,w)是定义在W上的随机变量

(2)当w固定时，X(t,w)是定义在T上的普通函数，此时间函数即称为随机过程的样本函数

十、怎样做word试题库随机选题？

您可以利用 Microsoft Word 的内置功能“分组和随机抽取”，来实现 Word 题库随机抽题。

以下是具体步骤：

将题目和答案输入 Word 文档，并将每个题目和答案分别放在不同的段落中，同时需要按照一定的格式规范进行排版。

选中所有的题目和答案，然后依次点击“参考资料”、“分组和随机抽取”。

在“分组和随机抽取”对话框中，选择“抽取样本”，并输入要随机抽取的题目数量。

按照对话框中的其他设置，选择抽取方式为“没有替换”，即每个题目只会被抽取一次。

单击“确定”按钮，Word 会自动对题目进行随机抽取，并将抽取的结果插入到新窗口中。

需要注意的是，在使用“分组和随机抽取”功能时，所有题目和答案必须以相同的格式排版，否则可能会出现错误或无法正常抽取。此外，为了保证题目的准确性和完整性，建议在输入题目和答案时，使用专业的文本编辑软件，或者采用其他更为严谨的方式（如 LaTeX），以避免出现错误和不必要的麻烦。