气体分子运动时,由于相互碰撞等原因而迅速改变自己的位置与速度,其运动的过程是随机的。人们希望知道,运动的轨道有什么性质(是否连续、可微等等)?分子从一点出发能达到某区域的概率有多大?如果有两类分子同时运动,由于扩散而互相渗透,那么扩散是如何进行的,要经过多久其混合才会变得均匀?又如,在一定时间内,放射性物质中有多少原子会分裂或转化?电话交换台将收到多少次呼唤?机器会出现多少次故障?物价如何波动?这些实际问题的数学抽象为随机过程论提供了研究的课题。
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评分全部。虽然不能给出一个有用而又狭窄的定义,但是概率论工作者在使用随机过程这个术语时,通常(除非他的兴趣在于一般理论的数学基础)想到的是其随机变量具有某种有意义的相互关系的随机过程,例如,独立性就是这样一种关系。在提出随机过程这个术语之前,独立变量序列就是研究了很长时间的一类随机过程。由于历史上的原因,一般不把这样的序列看做是随机过程(虽然后面将要讨论它的连续参数的类似物——具有独立增量的过程,它被看做是随机过程)。本条的余下部分是对某些特殊的随机过程类作一般的论述,由于这些过程类在数学上和非数学上的应用中十分重要,所以它们已引起了人们的极大注意。随时间推进的随机现象的数学抽象。例如,某地第n年的年降水量xn由于受许多随机因素的影响,它本身具有随机性,因此{xn,n=1,2,…}便是一个随机过程。类似地,森林中某种动物的头数,液体中受分子碰撞而作布朗运动的粒子位置,百货公司每天的顾客数,等等,都随时间变化而形成随机过程。严格说来,现实中大多数过程都具有程度不同的随机性。
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