Stochastische Systeme: Grundlagen

174 Pages·1984·7.583 MB·German

by  Prof. Dr.-Ing. habil. Gerhard Wunsch, Dr. sc. techn. Helmut Schreiber (auth.)

Wunsch · Schreiber Stochastische Systeme
Stochastische
Systeme
Grundlagen
Prof. Dr.-Ing. habil. Gerhard Wunsch
Dr. sc. techn. Helmut Schreiber
SPRINGER-VERLAG WIEN GMBH
ISBN 978-3-7091-4193-9 ISBN 978-3-7091-4192-2 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-7091-4192-2
110 Bilder
LAuflage
© Springer-Verlag Wien 1984
Ursprünglich erschienen bei VEB Verlag Technik, Berlin, 1984
Softcoverreprint ofthe bardeover Istedition 1984
Lizenz 201 · 370/13/84
DK 519.217(075.8) · LSV 3534 · VT 3/5733-1
Lektor: Doris Netz
Schutzumschlag: Kurt Beckert
Gesamtherstellung: Offizin Andersen Nexö, Graphischer Großbetrieb, Leipzig III/18/38
Bestellnummer: 5533257
01300
Vorwort
Das vorliegende Buch enthält die wichtigsten Begriffe und Grundlagen zur Analyse
stochastischer Systeme. Es verfolgt das Ziel, eine dem gegenwärtigen internationalen
Niveau entsprechende, für Ingenieure gedachte Darstellung der Wahrscheinlichkeits
rechnung, der Theorie zufälliger Prozesse und deren Anwendungen auf Systeme der
Informationstechnik zu geben. Damit unterscheidet sich das Buch grundlegend einerseits
von den hauptsächlich für Mathematiker gedachten Darstellungen, für deren Studium
gute Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung vorausgesetzt werden (z.B. [5, 6, 7]),
und andererseits von den zahlreichen Werken der technischen Literatur, in denen die
angewandten Rechenmethoden meist recht knapp begründet sind oder nur sehr spezielle
Anwendungen betrachtet werden.
Das Buch ist aus Vorlesungen für Studierende der Fachrichtung Informationstechnik
und aus der bereits in [17] verfolgten Konzeption hervorgegangen. Dabei wurde in ver
stärktem Maße auf eine international übliche Diktion Wert gelegt, um dem Leser so
einen leichteren Übergang zu größeren und anerkannten Standardwerken mit weiter
führendem Inhalt zu ermöglichen. Es wurde versucht, den allgemeinen theoretischen
Rahmen, in dem sich heute jede moderne Darstellung der Stochastik bewegt, möglichst
allgemeingültig und zugleich anschaulich darzustellen. Dabei wurden gleichzeitig alle
Abschnitte stärker als üblich ausgebaut, die eine direkte Anwendung in der System
analyse (Schaltungsanalyse) zulassen (z.B. Abschn. 1.2.4., 1.3.1., 2.1.2., 2.1.4., 2.2.2. und
2.2.3.),
Der gesamte Stoff ist in zwei Hauptabschnitte unterteilt. Der erste enthält die Grund
lagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie deren Anwendung bei der Analyse stati
scher Systeme. Im zweiten Hauptabschnitt sind die Grundlagen der Theorie stochasti
scher Prozesse und ihre Anwendung bei der Beschreibung statischer und dynamischer
Systeme dargestellt. Um dem Charakter dieses Buches als Lehrbuch zu entsprechen,
wurden die Abschnitte mit zahlreichen Beispielen und Übungsaufgaben ausgestattet,
deren Lösungen in einem Anhang zusammengefaßt sind.
In diesem Buch wird aufwesentliche Begriffe und Definitionen aus [I] und [2] zurück
gegriffen. Damit soll ein Beitrag zu einer in den Grundzügen einheitlichen Darstellung
und Beschreibung von determinierten und stochastischen Systemen geschaffen werden.
Herrn Prof. Dr. sc. techn. W. Schwarz danken wir für seine großzügige Unterstützung,
seine Mitwirkung und sein förderndes Interesse bei der Abfassung des Manuskripts.
Unser besonderer Dank gilt auch der Lektorin, Frau D. Netz, für die umsichtige und ver
ständnisvolle Zusammenarbeit.
Dresden, Oktober 1982 G. Wunsch H. Schreiber
Inhaltsverzeichnis
Formelzeichen . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
0. Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1. Wahrscheinlichkeitsrechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.1. Ereignis und Wahrscheinlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.1.1. Ereignisraum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
l.l.l.l. Elementarereignis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.1.1.2. Ereignis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.1.1.3. Ereignisraum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.1.2. Wahrscheinlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.1.2.1. Relative Häufigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.1.2.2. Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.1.2.3. Rechenregeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.1.3. Bedingte Wahrscheinlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.1.3.1. Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.1.3.2. Formeln...................................................... 27
1.1.3.3. Unabhängige Ereignisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.1.4. Aufgaben zum Abschn.l.l. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.2. Zufällige Veränderliche................................................ 30
1.2.1. Eindimensionale Veränderliche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.2.1.1. Meßbare Abbildungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.2.1.2. Verteilungsfunktion............................................ 33
1.2.1.3. Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
1.2.1.4. Dichtefunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
1.2.2. Mehrdimensionale Veränderliche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
1.2.2.1. Verteilungsfunktion und Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
1.2.2.2. Dichtefunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
1.2.3. Bedingte Verteilungen.............................. . . . . . . . . . . . . 48
1.2.3.1. Randverteilungsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
1.2.3.2. Bedingte Verteilungsfunktion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
1.2.3.3. Unabhängigkeit von zufälligen Veränderlichen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
1.2.4. Statische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
1.2.4.1. Determinierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
1.2.4.2. Verteilungs- und Dichtefunktion am Systemausgang. . . . . . . . . . . . . . . . 54
1.2.4.3. Stochastische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
1.2.5. Aufgaben zum Abschn. 1.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
1.3. Momente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
1.3.1. Varianz und Kovarianz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
1.3.1.1. Erwartungswert ....... : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
8 Inhaltsverzeichnis
1.3.1.2. Varianz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
1.3.1.3. Kovarianz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
1.3.1.4. Stochastisches System.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
1.3.2. Charakteristische Funktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
1.3.2.1. Eindimensionale zufällige Veränderliche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
1.3.2.2. Zufällige Vektoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
1.3.3. Aufgaben zum Abschn.1.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
2. Zufällige Prozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.1. Grundbegriffe ............ : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.1.1. Einfache Prozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.1.1.1. Prozeß und Realisierung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.1.1.2. Verteilungsfunktion............................................ 87
2.1.1.3. Ergänzungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
2.1.2. Vektorprozesse und statische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
2.1.2.1. Vektorprozeß und Verteilungsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
2.1.2.2. Determinierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
2.1.2.3. Stochastische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
2.1.3. Momente zufälliger Prozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
2.1.3.1. Einfache Prozesse ............................................. 100
2.1.3.2. Vektorprozesse ................................................ 101
2.1.3.3. Charakteristische Funktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
2.1.4. Spezielle Prozesse. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
2.1.4.1. Stationäre Prozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
2.1.4.2. Markow-Prozesse .............................................. 107
2.1.4.3. Gaußsehe Prozesse (normale Prozesse) ........................... 113
2.1.5. Aufgaben zum Abschn.2.1. ..................................... 115
2.2. Dynamische Systeme ....... , . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
2.2.1. Analysis zufälliger Prozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 7
2.2.1.1. Konvergenz im quadratischen Mittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
2.2.1.2. Stetigkeit im quadratischen Mittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.2.1.3. Differentiation im quadratischen Mittel. .......................... 123
2.2.1.4. Integration im quadratischen Mittel ............................. 127
2.2.2. Lineare Systeme... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
2.2.2.1. Systemgleichungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
2.2.2.2. Lösung ....................................................... 132
2.2.2.3. Stationäre Prozesse ............................................ 134
2.2.2.4. Stationäre Gauß-Prozesse ....................................... 138
2.2.3. Anwendungen stationärer Prozesse. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14Q
2.2.3.1. Ergodizität ................................................... 140
2.2.3.2. Messung des Leistungsspektrums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
2.2.3.3. Wärmerauschen ............................................... 144
2.2.4. Aufgaben zum Abschn.2.2 ...................................... 148
3. Lösungen zu den Übungsaufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
Sachwörterverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
Formelzeichen
A Ereignisraum (a-Algebra über Q)
Ä zu A komplementäres Ereignis
A Menge aller zufälligen Veränderlichen auf (.Q, A, P)
8. Menge aller zufälligen Prozesse auf (.Q, A. P)
A,B, ... (zufällige) Ereignisse
A,B,C,D Zustandsmatrizen (lineares dynamisches System)
!1 Borel-Mengen-System (a-Algebra über IR)
c
Menge der komplexen Zahlen
Cov (X, Y) Kovarianz von X und Y
Cov(K,X) Kovarianzmatrix des Vektorprozesses X
detA Determinante der Matrix A
D,,,, Differenzoperator
EX=mx Erwartungswert von X, Mittelwert
f Überführungsfunktion (statisches System)
/('I') bedingte Dichtefunktion
fx Dichtefunktion von X
fK Dichtefunktion von K
Fx Verteilungsfunktion von X
FK Verteilungsfunktion von K
g Ergebnisfunktion (statisches System)
h Gewichtsfunktion, Impulsantwort
h* Übertragungsfunktion
hA(n) relative Häufigkeit von A bei n Versuchen
H*(jw) Übertragungsmatrix (im Bildbereich der Fourier-Transformation)
H*(jw) zu H* (jw) konjugierte Matrix
H*'(jw) zu H* (jw) transponierte Matrix
H*(p) Übertragungsmatrix (im Bildbereich der Laplace-Transformation)
H(t) Gewichtsmatrix, Übertragungsmatrix im Originalbereich
i.q.M. im quadratischen Mittel
I,= (-oo, ~) reelles Intervall
kA(n) Häufigkeit von A beinVersuchen
l.i.m. Grenzwert im (quadratischen) Mittel
11...2 Menge aller zufälligen Veränderlichen mit EX2 < oo
M Mengensystem
IMI Kardinalzahl (Mächtigkeit) von M
M,N, ... Mengen
mx Erwartungswert von X, Mittelwert
!1 Menge der Zahlen 1, 2, ... , n
1\1 Menge der natürlichen Zahlen
NM
Menge aller Abbildungen von M in N
p Wahrscheinlichkeitsmaß auf 4
10 Formelzeichen
P(A) Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A
P (AlB) Wahrscheinlichkeit von A unter der Bedingung B
l!(M) Potenzmenge der Menge M
Px Wahrscheinlichkeitsmaß auf JJ, Verteilung von X
PK Verteilung von X
IR Menge der reellen Zahlen
(IR, JJ, Px) spezieller Wahrscheinlichkeitsraum
s Sprungfunktion, Sprungsignal
sK Korrelationsfunktion von X
Sg Kreuzkorrelationsfunktion von X und r
S!I Leistungs[dichte]spektrum von X
Sn Kreuzleistungs[dichte]spektrum von X und y
Var(X) Varianz von X
x = X(w ) Wert der zufälligen Veränderlichen X
X= (X Xn) zufälliger Vektor, n-dimensionale zufällige Veränderliche
1, ••• ,
X(m) = x = (x1, ••• , xn) Wert des zufälligen Vektors, n-Tupel
X Menge der zufälligen Vektoren X = (X1, ••• , X1)
X zufälliger Prozeß
;; = X(w) Realisierung des Prozesses X
X= (}!1, ... ,X") Vektorprozeß
X Menge der Vektorprozesse X= (X1, ... ,}!1) (Eingabe)
IIXII Norm von X
i Ableitung i. q. M. des Prozesses X
[X!] Klasse, der das Element x angehört
X, Y,. .. zufällige Veränderliche, meßbare Abbildung
V Menge der zufälligen Vektoren Y = (Y1, ••• , Ym)
Y Menge der Vektorprozesse y = (Yt> ... , Ym) (Ausgabe)
7L Menge der ganzen Zahlen
~ Menge der Vektorprozesse Z = (Z1, ••• , Z") (Zustand)
(J Dirac-Funktion, Impulssignal
I
Ia CPt· ... , r:p")
Funktionaldeterminante
c
(x1, ... , x")
TJ.(M) Klasseneinteilung der Menge M
e
(X, Y) Korrelationskoeffizient von X und Y
q. einfache Alphabetabbildung (statisches System)
r[J Alphabetabbildung (statisches System), Systemabbildung
p einfache Realisierungsabbildung, Prozeßabbildung
f}J Realisierungsabbildung, Prozeßabbildung
r:p:M--tN Abbildung r:p von M in N
'Px charakteristische Funktion von X
'P!! charakteristische Funktion von X
f/J(t) Fundamentalmatrix (im Originalbereich)
f/J*(p) Fundamentalmatrix (im Bildbereich der Laplace-Transformation)
(JJ Elementarereignis, Kreisfrequenz (je nach Zusammenhang)
Q sicheres Ereignis, Stichprobenraum
(Q, A) Ereignisraum
(Q, A, P) Wahrscheinlichkeitsraum
0 unmögliches Ereignis
E Elementrelation ("ist Element von")
Formelzeichen 11
=> folgt (bei Aussagen)
<=> ist äquivalent (bei Aussagen)
c ist Teilmenge von, ist enthalten in
u Vereinigung (bei Mengen), Summe (bei Ereignissen)
n Durchschnitt (bei Mengen), Produkt (bei Ereignissen)
mehrfache Vereinigung
~
mehrfacher Durchschnitt
\ Differenz (bei Mengen und Ereignissen)
X kartesisches Produkt (bei Mengen)
0 Verkettung, Komposition von Abbildungen
Faltung (bei reellen Funktionen)
*
Äquivalenz (bei zufälligen Veränderlichen)