Если случайный процесс X (t) может принимать только дискретные значения Xk (k=1, 2, 3,..., К) с вероятностями Рk, то интегральная функция (1) принимает вид
Pk 1(x - xk) (3)
где 1(z) — единичная функция, равная 1 при z>0 и нулю при z<0.
Взяв производную от (3) по х, получим выражение для плотности вероятности дискретного распределения в виде решетчатой функции:
w 1(x, t)= = Pk δ(x - xk), (4)
δ(z)= d 1(z)/ dz - функция Дирака (или дельта функция), существующая только в точке z =0 и имеющая единичную площадь. На рис. 3. а, б изображены одномерные интегральные и дифференциальные распределения.
Рис. 3. Графики одномерных дифференциальных
и интегральных распределений случайного процесса:
а) непрерывного; б) дискретного
Полученные функции являются простейшими характеристиками случайного процесса и дают представление о поведении его в отдельные фиксированные моменты времени.
Более полно случайный процесс характеризуется многомерной функцией распределения и многомерной плотностью распределения вероятностей. Правда, они весьма сложны для нахождения, так как требуют большого количества экспериментального материала. Поэтому для решения большинства практических задач значительно удобнее использовать более простые и наглядные характеристики случайного процесса - моментные функции.
|
|