10.6

Задачи

[21/100%]
Показать
LaTeX
Задача 10.6.1
?
(a)

Покажите, что P(N(t)→∞\mathbb {P}\left(N(t\right) \rightarrow \infty при t→∞)=1t \rightarrow \infty ) = 1.

(b)

Покажите, что m(t)<∞m(t) < \infty, если μ≠0\mu \neq 0.

(c)

В более общем виде покажите, что для всех k>0,E[N(t)k]<∞k > 0, \mathbb {E}\left[N(t)^{k}\right] < \infty, если μ≠0\mu \neq 0.

Задача 10.6.2

Покажите, что

v(t)=m(t)+2∫0tm(t−s)dm(s) v(t) = m(t)+2 \int _{0}^{t} m(t-s) d m(s)

Найдите v(t)v(t), когда NN — пуассоновский процесс.

?
Задача 10.6.3

Предположим, что σ2=Var⁡(X1)>0\sigma^{2} = \operatorname {Var}\left(X_{1}\right) > 0. Покажите, что процесс восстановления NN удовлетворяет

N(t)−(t/μ)tσ2/μ3→DN(0,1), при t→∞. \frac{N(t)-(t / \mu )}{\sqrt{t \sigma ^{2} / \mu ^{3}}} \xrightarrow {\mathrm{D}} N(0,1), \quad \text{ при } t \rightarrow \infty .
?
Задача 10.6.4

Найдите асимптотическое распределение текущего срока жизни C(t)C(t) процесса NN при t→∞t \rightarrow \infty, когда X1X_{1} не арифметическая.

?
Задача 10.6.5

Пусть NN — пуассоновский процесс с интенсивностью λ\lambda. Покажите, что полный срок жизни D(t)D(t) в момент tt имеет функцию распределения P(D(t)≤x)=1−(1+λmin⁡{t,x})e−λx\mathbb {P}\left(D(t\right) \leq x) = 1-(1+\lambda \min \left\{ t, x\right\} ) e^{-\lambda x} при x≥0x \geq 0. Выведите отсюда, что E[D(t])=(2−e−λt)/λ\mathbb {E}\left[D(t\right]) = \left(2-e^{-\lambda t}\right) / \lambda.

?
Задача 10.6.6

Счётчик типа 1 регистрирует поступления радиоактивных частиц. Предположим, что процесс поступлений пуассоновский с интенсивностью λ\lambda, и что счётчик блокируется на мёртвый период фиксированной длины TT после каждого зарегистрированного поступления. Покажите, что процесс регистрации N~\widetilde{N} является процессом восстановления с распределением времени между поступлениями F~(x)=1−e−λ(x−T)\widetilde{F}(x) = 1-e^{-\lambda (x-T)}, если x≥Tx \geq T. Найдите выражение для P(N~(t)≥k)\mathbb {P}\left(\widetilde{N}(t\right) \geq k).

?
Задача 10.6.7

Частицы поступают на счётчик типа 1 по закону процесса восстановления NN; каждое зарегистрированное поступление блокирует счётчик на мёртвый период случайной положительной длины. Покажите, что

P(X~1≤x)=∫0x[1−F(x−y)]FL(y)dm(y) \mathbb {P}\left(\widetilde{X}_{1} \leq x\right) = \int _{0}^{x}[1-F(x-y)] F_{L}(y) d m(y)

где FLF_{L} — функция распределения типичного мёртвого периода.

?
Задача 10.6.8
?
(a)

Покажите, что m(t)=12λt−14(1−e−2λt)m(t) = \frac{1}{2} \lambda t-\frac{1}{4}\left(1-e^{-2 \lambda t}\right), если времена между поступлениями имеют гамма-распределение Γ(λ,2)\Gamma (\lambda , 2).

(b)

Радиоактивные частицы поступают на счётчик подобно пуассоновскому процессу с интенсивностью λ\lambda. Счётчик не регистрирует nn-е поступление всякий раз, когда nn нечётно, но не имеет мёртвых периодов. Найдите функцию восстановления m~\widetilde{m} процесса регистрации N~\widetilde{N}.

Задача 10.6.9

Покажите, что пуассоновские процессы являются единственными процессами восстановления с неарифметическими временами между поступлениями, обладающими тем свойством, что остаточный срок жизни E[t]\mathbb {E}\left[t\right] и текущий срок жизни C(t)C(t) независимы при каждом выборе tt.

?
Задача 10.6.10

Пусть N1N_{1} — пуассоновский процесс, а N2N_{2} — процесс восстановления, независимый от N1N_{1}, с неарифметическими временами между поступлениями, имеющими конечное среднее. Покажите, что N(t)=N1(t)+N2(t)N(t) = N_{1}(t)+N_{2}(t) является процессом восстановления тогда и только тогда, когда N2N_{2} — пуассоновский процесс.

?
Задача 10.6.11

Пусть NN — процесс восстановления, и предположим, что FF неарифметическая и что σ2=Var⁡(X1)<∞\sigma^{2} = \operatorname {Var}\left(X_{1}\right) < \infty. Используя свойства производящей функции моментов F∗(−θ)F^{*}(-\theta ) величины X1X_{1}, выведите формальное разложение

m∗(θ)=1θμ+σ2−μ22μ2+o(1) при θ→0 m^{*}(\theta ) = \frac{1}{\theta \mu }+\frac{\sigma ^{2}-\mu ^{2}}{2 \mu ^{2}}+\mathrm{o}(1) \quad \text{ при } \theta \rightarrow 0

Обратите это преобразование Лапласа–Стилтьеса формально, чтобы получить

m(t)=tμ+σ2−μ22μ2+o(1) при t→∞ m(t) = \frac{t}{\mu }+\frac{\sigma ^{2}-\mu ^{2}}{2 \mu ^{2}}+\mathrm{o}(1) \quad \text{ при } t \rightarrow \infty

Докажите это строго, показав, что

m(t)=tμ−FE(t)+∫0t[1−FE(t−x)]dm(x) m(t) = \frac{t}{\mu }-F_{E}(t)+\int _{0}^{t}\left[1-F_{E}(t-x)\right] d m(x)

где FEF_{E} — асимптотическая функция распределения остаточного срока жизни (см. упражнение (10.3.3)), и применив ключевую теорему восстановления. Сравните результат с теоремами восстановления.

?
Задача 10.6.12

Покажите, что функция восстановления mdm^{d} запаздывающего процесса восстановления удовлетворяет

md(t)=Fd(t)+∫0tmd(t−x)dF(x) m^{\mathrm{d}}(t) = F^{\mathrm{d}}(t)+\int _{0}^{t} m^{\mathrm{d}}(t-x) d F(x)

Покажите, что vd(t)=E[Nd(t)2]v^{\mathrm{d}}(t) = \mathbb {E}\left[N^{\mathrm{d}}(t)^{2}\right] удовлетворяет

vd(t)=md(t)+2∫0tmd(t−x)dm(x) v^{\mathrm{d}}(t) = m^{\mathrm{d}}(t)+2 \int _{0}^{t} m^{\mathrm{d}}(t-x) d m(x)

где mm — функция восстановления процесса восстановления с временами между поступлениями X2,X3,…X_{2}, X_{3}, \ldots

?
Задача 10.6.13

Пусть m(t)m(t) — среднее число живых особей в момент времени tt в возрастно-зависимом процессе ветвления с экспоненциальными временами жизни, параметром λ\lambda и средним размером семьи v(>1)v( > 1). Докажите, что m(t)=Ie(ν−1)λtm(t) = I e^{(\nu -1) \lambda t}, где II — число начальных особей.

?
Задача 10.6.14

Времена между поступлениями этого процесса суть Z0,Y1,Z1,Y2,…Z_{0}, Y_{1}, Z_{1}, Y_{2}, \ldots, где YiY_{i} и ZjZ_{j} независимы, с соответствующими общими производящими функциями моментов MYM_{Y} и MZM_{Z}. Пусть p(t)p(t) — вероятность того, что момент времени tt лежит в интервале типа ZZ. Покажите, что преобразование Лапласа–Стилтьеса p∗p^{*} функции pp удовлетворяет

p∗(θ)=1−MZ(−θ)1−MY(−θ)MZ(−θ) p^{*}(\theta ) = \frac{1-M_{Z}(-\theta )}{1-M_{Y}(-\theta ) M_{Z}(-\theta )}
?
Задача 10.6.15

Частицы регистрируются счётчиком типа 2 следующего рода. Поступающие частицы образуют пуассоновский процесс с интенсивностью λ\lambda. jj-я частица блокирует счётчик на время YjY_{j} и аннулирует любое последействие своих предшественников. Предположим, что Y1,Y2,…Y_{1}, Y_{2}, \ldots независимы друг от друга и от пуассоновского процесса, каждая с функцией распределения GG. Счётчик разблокирован в момент времени 0.

Пусть LL — (максимальная) длина первого интервала времени, в течение которого счётчик заблокирован. Покажите, что H(t)=P(L>t)H(t) = \mathbb {P}\left(L > t\right) удовлетворяет

H(t)=e−λt[1−G(t)]+∫0tH(t−x)[1−G(x)]λe−λxdx H(t) = e^{-\lambda t}[1-G(t)]+\int _{0}^{t} H(t-x)[1-G(x)] \lambda e^{-\lambda x} d x

Решите уравнение относительно HH через GG, и вычислите получившееся выражение в случае G(x)=1−e−μxG(x) = 1-e^{-\mu x}, где μ>0\mu > 0.

?
Задача 10.6.16

Рассмотрим процесс восстановления NN и предположим, что каждое поступление «пропускается» с вероятностью qq, независимо от всех остальных поступлений. Пусть M(t)M(t) — число поступлений, зарегистрированных до момента времени t/pt / p, где p=1−qp = 1-q.

?
(a)

Покажите, что MM — процесс восстановления, функция распределения времени между поступлениями которого FpF_{p} задаётся формулой Fp(x)=∑r=1∞pqr−1Fr(x/p)F_{p}(x) = \sum_{r = 1}^{\infty } p q^{r-1} F_{r}(x / p), где FnF_{n} — функция распределения момента nn-го поступления в исходном процессе NN.

(b)

Найдите характеристическую функцию FpF_{p} через характеристическую функцию FF и, используя теорему о непрерывности, покажите, что при p↓0,Fp(s)→1−e−s/μp \downarrow 0, F_{p}(s) \rightarrow 1-e^{-s / \mu } при s>0s > 0, при условии, что времена между поступлениями в исходном процессе имеют конечное среднее μ\mu. Дайте интерпретацию!

(c)

Предположим, что p<1p < 1, и что MM и NN — процессы с одинаковыми конечномерными распределениями. Покажите, что NN — пуассоновский процесс.

Задача 10.6.17
?
(a)

Клавиатура ПК имеет 100 различных клавиш, и обезьяна нажимает их (равномерно) случайным образом. Предполагая отсутствие сбоев питания, используя элементарную теорему восстановления, найдите ожидаемое число нажатых клавиш до первого появления последовательности из четырнадцати символов «W. Shakespeare». Ответьте на тот же вопрос для последовательности «omo».

(b)

Монета выпадает орлом с вероятностью pp при каждом подбрасывании. Найдите среднее число подбрасываний до первого появления последовательностей (i) ООО и (ii) ОРО.

Задача 10.6.18

Пусть NN — стационарный процесс восстановления. Пусть ss — фиксированное положительное вещественное число, и определим X(t)=N(s+t)−N(t)X(t) = N(s+t)-N(t) при t≥0t \geq 0. Покажите, что XX — строго стационарный процесс.

?
Задача 10.6.19

Медведи прибывают в деревню в моменты процесса восстановления; их отлавливают и содержат в неволе по цене $c\$ c за единицу времени за медведя. Когда захвачено заданное число BB медведей, организуется экспедиция (стоимостью $d\$ d), чтобы вывезти и выпустить их далеко отсюда. Какова средняя стоимость этой политики в долгосрочной перспективе?

?
Задача 10.6.20

Пусть X={Xn:n≥0}X = \left\{ X_{n}: n \geq 0\right\} — эргодическая марковская цепь на конечном пространстве состояний SS со стационарным распределением π\pi. Пусть k∈Sk \in S, и пусть TT — строго положительный момент остановки с конечным средним, такой что XT=kX_{T} = k. Для j∈Sj \in S пусть Vj(k)V_{j}(k) — число посещений jj цепью, начатой в kk и остановленной в момент TT (положим Vk(k)=1V_{k}(k) = 1). Используя теорему о вознаграждении при восстановлении, покажите, что E[Vj(k)]=πjEk[T]\mathbb {E}\left[V_{j}(k)\right] = \pi_{j} \mathbb {E}_{k}\left[T\right].

?
Задача 10.6.21

Для данного типа автомобиля, стоящего cc новым, число лет между его изготовлением и разборкой на металлолом равно X(≥1)X( \geq 1), где XX — случайная величина с функцией распределения FF. На kk-м году после изготовления (при k≥1k \geq 1) амортизация снизила его продажную стоимость до cλkc \lambda^{k}, и в этом году он обходится в rμk−1r \mu^{k-1} на ремонт и обслуживание, где μ≠1\mu \neq 1. (Обычно λ<1\lambda < 1 и μ>1\mu > 1.)

Вы покупаете новый автомобиль сразу, как только старый автомобиль либо списывается, либо достигает возраста mm лет, в зависимости от того, что наступит раньше. Покажите, что, продолжая эту политику бесконечно, в долгосрочной перспективе вы минимизируете ожидаемую среднюю стоимость, выбирая mm так, чтобы

1E[Y]{c+r1−μ−cG(λ)−r1−μG(μ)} \frac{1}{\mathbb {E}\left[Y\right]}\left\{ c+\frac{r}{1-\mu }-c G(\lambda )-\frac{r}{1-\mu } G(\mu )\right\}

было как можно меньше, где G(s)=E[sY]G(s) = \mathbb {E}\left[s^{Y}\right] и Y=min⁡{m,X}Y = \min \left\{ m, X\right\}.

?