Раздет 23_Случайные процессы




1. Какие утверждения верны.

B)Случайная функция – это случайная величина, зависящая от неслучайного аргумента;

2.Что верно?

A)Случайный процесс – это случайная функция, неслучайным аргументом которой является время;

B)Случайный процесс – это случайная величина, зависящая от времени;

3.Какие случайные процессы бывают?

A)Случайные процессы с непрерывным вмешательством случая;

B)Случайные процессы с дискретным вмешательством случая;

4.Какие процессы относятся к классу процессов с непрерывным вмешательством случая?

A)Броуновское движение;

C)Диффузия;

E)Ветровая нагрузка;

5.Какие процессы относятся к классу процессов с дискретным вмешательством случая?

B)Процессы массового обслуживания, связанные образование очереди;

D)Процессы, связанные с отказами структурных единиц машин;

6.Что такое процесс восстановления?

A)Это последовательность независимых случайных величин с одинаковым распределением, понимаемых как наработки до отказа некоторого объекта, отказы которого мгновенно устраняются;

C)Это последовательность событий таких, что интервал времени между соседними событиями является независимой случайной величиной с одинаковым распределением;

7.Какой процесс восстановления называется простым?

B)Если начало отсчета времени совпадает с началом нового цикла процесса;

8.Какой процесс восстановления называется стационарным?

A)Если начало отсчета времени не связано с моментом восстановления;

9.Какой процесс восстановления называется общим?

C)Если первое восстановление запаздывает относительно начала отсчета времени на величину (возможно случайную с заданным законом распределения);

10.Чему равно среднее число восстановлений простого процесса восстановления за время t,если - функция распределения длительности цикла T, - математическое ожидание, - квадратичное отклонение?

B) ; C) ;

11.Чему равна дисперсия числа восстановлений простого процесса восстановления за время t,если - функция распределения длительности цикла T, - математическое ожидание, - квадратичное отклонение?

B) ;

12.Какой процесс называется пуассоновским?

B)Это такой процесс восстановления, у которого длительность цикла T имеет

показательное распределение;

13.Какие характеристики пуассоновского процесса верны?

A)Среднее число восстановлений ;

B)Дисперсия числа восстановлений ;

C)Вероятность ;

14.Какой процесс называется альтернирующим?

A)Это процесс восстановления, у которого длительность цикла , где T1,T2 независимые случайные величины - фазы цикла восстановления;

B)Это процесс с двумя последовательно проходимыми состояниями с временами пребывания T1,T2 соответственно;

C)Это процесс восстановления, у которого после наработки на отказ T1, следует восстановление в течение времени T2. T1,T2 независимые случайные величины;

D)Это полумарковский процесс с двумя состояниями;

15.Как определяются стационарные вероятности состояний альтернирующего процесса, если T1,T2 времена пребывания в этих состояниях?

B) , ;

C) ;

16.Что необходимо для задания полумарковского процесса?

A)Состояния ;

B)Плотности времен пребывания в состояниях ;

C)Матрица вероятностей переходов ;

17.Что необходимо для задания марковского процесса с конечным числом состояний?

A)Состояния ;

C)Матрица вероятностей переходов ;

E)Средние времена пребывания в состояниях ;

18.Как выглядит система дифференциальных уравнений Колмогорова для определения вероятностей состояний марковского процесса c N состояниями?

A)

C)

19.Какими свойствами должна обладать матрица вероятностей переходов полумарковского процесса c N cсостояниями?

A) ;

20.Какими свойствами должна обладать матрица интенсивностей переходов марковского процесса c N cсостояниями?

D) ; E) ;

21.Какая связь между матрицей переходов и матрицей интенсивностей переходов марковского процесса с N состояниями со средними временами пребывания ?

A) C) ;

22.Какое свойство случайного процесса называется марковским?

A)Свойство отсутствия последействия;

B)Свойство отсутствия памяти;

D)Эволюция процесса не зависит от предыстории;

E)Последующие состояния процесса определяются только состоянием его в текущий момент;

23.Какие моменты полумарковского процесса обладают марковским свойством?

A)Моменты входа в состояния;

24.Как можно определить стационарные вероятности состояний марковского процесса с N состояниями и матрицей интенсивностей переходов ?

B)Путем решения системы уравнений вероятностного равновесия

;

C)Путем нахождения вероятностей состояний в результате решения системы дифференциальных уравнений Колмогорова и последующим переходом к пределу при ;

25.Как определяются стационарные вероятности состояний полумарковского процесса с N состояниями, средними временами пребывания и матрицей вероятностей переходов ?

C)Путем решения системы уравнений

;

26.Какие утверждения верны?

A)Процесс восстановления – это полумарковский процесс с одним состоянием;

B)Альтернирующий процесс – это полумарковский процесс с двумя состояниями;

C)Марковский процесс – это полумарковский процесс, у которого времена пребывания имеют показательное распределение;

D)Марковский процесс – это процесс все состояния которого обладают марковским свойством;



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2018-01-08 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: