如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。随机过程Stochastic Porcesses在概率论和相关领域，是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外，金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。

随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。

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数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Wide-Sense Markov Processes

Definition. The idea of a process “without an aftereffect” is the underlying characteristic of a Markov process. Consider a system (or a particle) which may be found in various states. The possible states of the system form a set $\mathscr{X}$ called the phase space of the system. Assume that the system changes in time. The state of the system at time $t$ is denoted by $x_t$. If $x_t \in B$, where $B \subset \mathscr{X}$, we say that the system at time $t$ is situated in the set $B$. Assume that the evolution of the system is of a stochastic nature, i. e. the state of the system at time $t$ is, in general, not uniquely determined by the states of the system at the times preceding time $s$, where $s<t$, but is random and is described by certain probabilistic laws. Denote by $P(s, x, t, B)$ the probability of the event $x_t \in B(s<t)$ given that $x_s=x$.

The function $P(s, x, t, B)$ is called the transition probability of the given system. A system is termed without an aftereffect if the probability of its being situated at time $t$ in the set $B$, under the condition that the movement of the system up to time $s(s<t)$ is completely known, equals $P(s, x, t, B)$ and thus depends only on the state of the system at time $s$. A complete formal definition will be given in succeeding sections. Here we present a simple definition of this concept which is sufficient for a number of applications. Denote by $P(s, x, u, y, t, B)$ the conditional probability of the event $x_t \in B$ under the assumptions $x_s=x, x_u=y(s \leqslant u \leqslant t)$. From the general properties of conditional expectations we have
$$
P(s, x, t, B)=\int_X P(s, x, u, y, t, B) P(s, x, u, d y)
$$
For a system without an aftereffect $P(s, x, u, y, t, B)=P(u, y, t, B)$. In this case equality (1) becomes
$$
P(s, x, t, B)=\int_X P(u, y, t, B) P(s, x, u, d y) \quad(s<u<t) .
$$

数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Input distribution of a Markov process

Input distribution of a Markov process. In this section only wide-sense Markov processes are studied. For this reason the words “wide-sense” will often be omitted. We return to the definition of a Markov process given above (cut-off or non-cut-off), and note that these definitions in general do not stipulate that the probability of the event $\left{x_t \in B\right}$ be defined.

However, if we define on $\mathfrak{B}$ (or on $\mathfrak{B}_{\mathfrak{v}}$ ) a probability measure $q_s$ and assume that $\mathrm{P}\left{x_s \in B\right}=q_s(B)$, then for $t>s$ it follows from the general formulas of probability theory that the probability $q_t(B)$ of the event $\left{x_t \in B\right}$ should be defined as
$$
q_t(B)=\mathrm{P}\left{x_t \in B\right}=\int P(s, x, t, B) q_s(d x) .
$$

This definition is meaningful in the following sense:
Compute the quantities $q_u$ and $q_t(s<u<t)$ using formula (3), and then set $s=u, q_s=q_u$ in (3) and compute $q_t$ again. The measures $q_t$, computed using different methods, will coincide. More precisely, if the operation which constructs $q_t$ by means of formula (3) for given $t, s$ and $q_s=q$ is denoted by $q_t=F_t(s, q)$ then for any $u \in(s, t)$
$$
q_t=F_t\left(u, q_u\right)=F_t\left(u, F_u(s, q)\right)
$$
To prove this assertion the following simple lemma will be needed.
Let $\left{\mathscr{X}i, \mathfrak{B}_i\right}(i=1,2)$ be two measurable spaces, let $m$ be a measure on $\mathfrak{B}_1$, and let $q(x, B)\left(x \in \mathscr{X}_1, B \in \mathfrak{B}_2\right)$ be a semi-stochastic kernel. Set $$ q(B)=\int{\mathscr{X}_1} q(x, B) m(d x) .
$$

随机过程代写

数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Wide-Sense Markov Processes

定义。过程“无后效”的概念是马尔可夫过程的基本特征。考虑一个可能处于不同状态的系统(或粒子)。系统的可能状态形成一个集合$\mathscr{X}$，称为系统的相空间。假设系统随时间变化。系统在$t$时刻的状态用$x_t$表示。如果$x_t \in B$，其中$B \subset \mathscr{X}$，我们说时间$t$的系统位于集合$B$中。假设系统的演化具有随机性质，即系统在$t$时刻的状态一般不是唯一地由系统在$s$时刻之前($s<t$时刻)的状态决定的，而是随机的，由一定的概率规律描述。用$P(s, x, t, B)$表示给定$x_s=x$的事件$x_t \in B(s<t)$的概率。
函数$P(s, x, t, B)$称为给定系统的转移概率。在系统到$s(s<t)$时间的运动完全已知的条件下，如果系统位于集合$B$中$t$时间的概率等于$P(s, x, t, B)$，则称为无后效应系统，因此仅取决于系统在$s$时间的状态。完整的正式定义将在后面的章节中给出。在这里，我们给出了这个概念的一个简单定义，它足以用于许多应用。用$P(s, x, u, y, t, B)$表示事件$x_t \in B$在假设$x_s=x, x_u=y(s \leqslant u \leqslant t)$下的条件概率。从条件期望的一般性质，我们有
$$
P(s, x, t, B)=\int_X P(s, x, u, y, t, B) P(s, x, u, d y)
$$
对于一个没有后效应的系统$P(s, x, u, y, t, B)=P(u, y, t, B)$。在这种情况下，等式(1)变成
$$
P(s, x, t, B)=\int_X P(u, y, t, B) P(s, x, u, d y) \quad(s<u<t) .
$$

数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Input distribution of a Markov process

马尔可夫过程的输入分布。本节只研究广义马尔可夫过程。由于这个原因，“广义的”一词通常会被省略。我们回到上面给出的马尔可夫过程的定义(截止或非截止)，并注意到这些定义通常不规定事件$\left{x_t \in B\right}$的概率被定义。
然而，如果我们在$\mathfrak{B}$(或$\mathfrak{B}_{\mathfrak{v}}$)上定义一个概率测度$q_s$，并假设$\mathrm{P}\left{x_s \in B\right}=q_s(B)$，那么对于$t>s$，根据概率论的一般公式，$\left{x_t \in B\right}$事件的概率$q_t(B)$应该定义为
$$
q_t(B)=\mathrm{P}\left{x_t \in B\right}=\int P(s, x, t, B) q_s(d x) .
$$
这个定义在以下意义上是有意义的:
使用公式(3)计算量$q_u$和$q_t(s<u<t)$，然后在(3)中设置$s=u, q_s=q_u$，再次计算$q_t$。使用不同方法计算的结果$q_t$将会一致。更确切地说，如果用公式(3)构造$q_t$的运算对于给定的$t, s$和$q_s=q$表示为$q_t=F_t(s, q)$，那么对于任何$u \in(s, t)$
$$
q_t=F_t\left(u, q_u\right)=F_t\left(u, F_u(s, q)\right)
$$
，为了证明这个断言，将需要下列简单引理。
设$\left{\mathscr{X}i, \mathfrak{B}_i\right}(i=1,2)$为两个可测空间，设$m$为$\mathfrak{B}_1$上的测度，设$q(x, B)\left(x \in \mathscr{X}_1, B \in \mathfrak{B}_2\right)$为半随机核。设置$$ q(B)=\int{\mathscr{X}_1} q(x, B) m(d x) .
$$

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。