Главная > Математика > Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

ГЛАВА 8. СЛУЧАЙНЫЕ ФУНКЦИИ

§ 48. Определение случайной функции. Законы распределения случайных функций

До сих пор мы изучали только скалярные или векторные случайные величины, каждая из которых в результате опыта принимает одно определенное значение, скалярное или векторное, соответственно. Однако в приложениях приходится встречаться еще с такими случайными величинами, значения которых в каждом данном опыте изменяются в зависимости от времени или каких-нибудь других аргументов. Каждая такая случайная величина принимает в результате опыта бесчисленное (в общем случае несчетное) множество значений — по одному для каждого значения аргумента или для каждой совокупности значений аргументов. Так, например, в результате измерения непрерывно изменяющейся величины мы получаем функцию, определяющую закон изменения результата измерения со временем в процессе измерения. Эта функция имеет одно вполне определенное значение для каждого момента времени в интервале, в течение которого производится измерение. Повторяя измерение, казалось бы в одинаковых условиях, мы будем получать вследствие неточности измерительных приборов различные функции. Таким образом, результат измерения непрерывно изменяющейся величины является такой случайной величиной, которая в каждом данном опыте представляет собой определенную функцию времени, а в различных опытах, произведенных как будто бы в совершенно одинаковых условиях, представляет собой различные функции времени. Подобные случайные величины представляют собой случайные функции. Результат одновременного измерения нескольких непрерывно изменяющихся величин (например, координат какого-либо движущегося объекта) может служить примером векторной случайной функции, т. е. совокупности нескольких случайных функций.

Случайной функцией называется функция, значение которой при каждом данном значении аргумента (или нескольких аргументов)

является случайной величиной. В результате опыта случайная функция может принимать различные конкретные формы. Всякая функция, которой может оказаться равной случайная функция в результате опыта, называется реализацией случайной функции (или возможным значением случайной функции). В соответствии с принятым в настоящей книге правилом обозначения случайных величин и их возможных значений мы будем обозначать случайные функции большими буквами латинского алфавита, например Реализации случайных функций будем обозначать соответствующими малыми буквами, например х, у и т. д.

Аргумент случайной функции или совокупность всех ее аргументов будем обозначать буквой или буквой 5 и писать, как обычно принято, в скобках за обозначением самой функции, например Если аргумент случайной функции представляет собой совокупность скалярных переменных, то его можно рассматривать как -мерный вектор. Таким образом, аргументами случайных функций в излагаемой дальше теории могут быть произвольные скалярные или векторные величины

Случайную функцию можно также рассматривать как бесконечную (в общем случае несчетную) совокупность случайных величин, зависящую от одного или нескольких непрерывно изменяющихся параметров Каждому данному значению параметра (или параметров) соответствует одна случайная величина Вместе все случайные величины определяют случайную функцию Такая трактовка случайной функции показывает, что случайная функция как объект математического исследования значительно сложнее обычной случайной величины, а именно равноценна бесконечному (в общем случае несчетному) множеству случайных величин.

В физических и технических приложениях часто приходится рассматривать случайные функции времени. Такие случайные функции обычно называются случайными или стохастическими процессами. Соответственно теория случайных функций одной независимой переменной часто называется теорией случайных (стохастических) процессов. Примером случайной функции времени может служить ошибка измерения непрерывно изменяющейся величины. На рис. 18 приведена запись ошибки измерения угловой координаты самолета радиолокатором, заимствованная из [18].

В физике часто приходится рассматривать случайные функции координат точки пространства. Пространство с заданным в нем распределением значений некоторой величины называется полем данной величины. Случайная функция координат точки пространства приводит

(кликните для просмотра скана)

в соответствие каждой точке пространства некоторую случайную величину. Вследствие этого, изучая случайную функцию координат точки пространства, можно говорить о случайном поле. Поэтому теорию случайных функций координат точки пространства часто называют теорией случайных полей. Примером случайного поля может служить поле вектора скорости ветра в установившейся турбулентной атмосфере. В общем случае неустановившейся атмосферы вектор скорости ветра является случайной функцией координат точки пространства и времени.

Так как при каждом данном значении аргумента значение случайной функции является обычной скалярной случайной величиной, то полной вероятностной характеристикой этого значения является его закон распределения. Этот закон распределения называется одномерным законом распределения случайной функции Одномерный закон распределения случайной функции в общем случае зависит от как от параметра и может быть задан одномерной плотностью вероятности Одномерный закон распределения случайной функции является достаточной характеристикой случайной функции для тех задач, в которых значения случайной функции при различных значениях аргумента рассматриваются изолированно друг от друга. Для решения задач, в которых приходится рассматривать совместно значения случайной функции при двух или большем числе значений аргумента, необходимо ввести совместные законы распределения значений случайной функции при нескольких значениях аргумента.

Двумерным законом распределения случайной функции называется совместный закон распределения ее значений при двух произвольно взятых значениях аргумента Вообще -мерным законом распределения случайной функции называется закон распределения совокупности ее значений при произвольно взятых значениях аргумента Мы будем характеризовать -мерный закон распределения случайной функции ее -мерной плотностью вероятности которая в общем случае зависит от значений аргумента как от параметров.

Зная двумерную плотность вероятности случайной функции, можно определить ее одномерную плотность вероятности по формуле (15.8). В результате получим соотношение

Вообще, зная -мерную плотность вероятности случайной функции, можно определить все ее плотности вероятности чисел измерений, меньших чем пользуясь формулой (15.17). В результате

получим:

Таким образом, задавая -мерную плотность вероятности случайной функции, мы тем самым задаем и все ее плотности вероятности меньших чисел измерений. Закон распределения случайной функции большего числа измерений является более полной характеристикой случайной функции, чем любой закон распределения меньшего числа измерений. Однако закон распределения любого конечного числа измерений не может служить в общем случае исчерпывающей характеристикой случайной функции, так как знание -мерного закона распределения в общем случае недостаточно для определения законов распределения больших, чем чисел измерений. Лишь в частных случаях закон распределения конечного числа измерений может служить исчерпывающей характеристикой случайной функции. В общем случае для полной характеристики случайной функции необходимо задать всю последовательность ее законов распределения, т. е. плотности вероятности для всех значений

Если значения случайной функции при любых различных значениях аргумента являются независимыми случайными величинами, то -мерная плотность вероятности случайной функции согласно формуле (16.9) и определению независимости случайных величин (§ 16), при любом выражается через ее одномерную плотность вероятности формулой

Эта формула показывает, что исчерпывающей характеристикой случайной функции с независимыми значениями является ее одномерный закон распределения.

Примером случайных функций, исчерпывающей характеристикой которых являются двумерные законы распределения, могут служить марковские случайные процессы. Марковским случайным процессом, или случайным процессом без последствия, называется случайная функция скалярной переменной значения которой при значениях переменной при любом образуют простую цепь Маркова [28]. Согласно определению простой цепи Маркова,

данному в § 47, условный закон распределения значения случайной функции зависит только от значения случайной величины и не зависит от значений случайных величин Поэтому, применяя последовательно общую формулу (16.17), получим для -мерной плотности вероятности марковского случайного процесса формулу

Но условная плотность вероятности на основании формулы (16.6) равна:

Формулы (48.4) и (48.5) дают:

Формулы (48.1) и (48.6) показывают, что -мерная плотность вероятности марковского случайного процесса при любом может быть определена, если известна его двумерная плотность вероятности. Следовательно, двумерный закон распределения является исчерпывающей характеристикой марковского случайного процесса.

Вторым примером случайных функций, для которых исчерпывающей характеристикой является двумерный закон распределения, могут служить нормально распределенные случайные функции. Мы будем считать, что случайная функция распределена нормально, если совокупность ее значений при любом и при любых из области изменения аргумента образует нормально распределенный случайный вектор. В § 23 мы видели, что -мерный нормальный закон распределения полностью определяется математическими ожиданиями, дисперсиями и корреляционными моментами случайных величин. Но математические ожидания и дисперсии случайных величин вполне определяются одномерным законом распределения случайной функции а их корреляционные моменты — двумерным законом распределения случайной функции Следовательно, двумерный закон распределения нормально распределенной случайной функции вполне определяет ее -мерный закон распределения при любом таким образом, является исчерпывающей ее характеристикой.

Несколько более общей, чем случайная функция с независимыми значениями, является случайная функция с некоррелированными значениями. Однако случайная функция с некоррелированными значениями в общем случае не может быть полностью охарактеризована никаким конечномерным законом распределения. Несмотря на это,

случайные функции с некоррелированными значениями играют большую роль в прикладной теории случайных функций.

Легко понять, что интеграл от случайной функции с некоррелированными (в частном случае независимыми) значениями представляет собой случайную функцию с некоррелированными (соответственно независимыми) приращениями на неперекрывающихся областях изменения аргумента. В § 54 будет показано, что интеграл от случайной функции с некоррелированными значениями имеет конечную дисперсию только в том случае, если дисперсия этой случайной функции бесконечна. Вследствие этого особенно важными для приложений являются случайные функции с некоррелированными значениями и бесконечной дисперсией, называемые обычно белыми шумами. Мы будем называть белым шумом любую случайную функцию с некоррелированными значениями, имеющую бесконечную дисперсию и конечную дисперсию интеграла от нее по любэй конечной области изменения аргумента. В основе этого термина лежат физические представления, связанные с быстро изменяющимися величинами, значения которых, разделенные очень малыми промежутками времени, практически независимы. Мы увидим дальше, что при разложении таких случайных функций на элементарные гармонические колебания гармоники всех частот оказываются одинаковыми по интенсивности. Эта аналогия с белым светом и послужила причиной того, что такие случайные функции называются белыми шумами. Это название удобно распространить на все случайные функции, обладающие перечисленными свойствами, независимо от физической (или математической) природы их аргументов.

Белый шум в чистом виде в природе не существует. Как мы увидим в § 74, для реализации белого шума необходима бесконечная мощность. Поэтому понятие белого шума является математической абстракцией, удобной для построения теории. Практически же можно говорить лишь о большей или меньшей степени приближения к белому шуму, о том, что минимальный промежуток времени, разделяющий значения случайной функции, которые можно считать практически некоррелированными, достаточно мал для того, чтобы его можно было не учитывать.

Очевидно, что вместо того, чтобы характеризовать случайную функцию последовательностью ее законов распределения различных чисел измерений, можно характеризовать ее одномерным законом распределения и последовательностью условных законов распределения, которые можно задать соответствующими условными плотностями вероятности

Совершенно так же, как был определен двумерный закон распределения случайной функции, определяется двумерный закон распределения двух случайных функций Двумерным законом распределения случайных функций называется закон распределения двумерного случайного вектора, составляющими которого

являются значение случайной функции при данном значении аргумента и значение случайной функции при данном значении аргумента Аналогично определяются совместные законы распределения других чисел измерений двух или нескольких случайных функций.

Исчерпывающей характеристикой случайной функции является ее вероятностная мера, определение которой было дано в § 14 для любых случайных объектов, в том числе и для случайных функций. Вероятностную меру случайной функции можно определить, если известны ее законы распределения всех чисел измерений. Выделим сначала из множества всех возможных реализаций случайной функции X множество всех реализаций, значения которых в точках принадлежат данным числовым множествам Согласно определению вероятностной меры значение вероятностной меры случайной функции X, соответствующее множеству ее реализаций, определится формулой

Эта формула определяет вероятностную меру случайной функции X для всех множеств рассмотренного типа при любых и при любом выборе числовых множеств Поставим теперь в соответствие каждому значению аргумента случайной функции X некоторое числовое множество и рассмотрим множество А всех реализаций случайной функции значения которых при всех принадлежат соответствующим множествам Для того чтобы определить значение вероятностной меры случайной функции X для такого множества ее реализаций, поставим в соответствие каждому целому положительному разбиение области изменения аргумента случайной функции X на ячеек таким образом, чтобы размеры всех ячеек стремились к нулю при . В каждой ячейке разбиения выберем произвольную точку так, чтобы множество точек содержало все точки соответствующие предыдущим разбиениям. Обозначим через множество реализаций случайной функции X, значения которых в точках принадлежат соответственно множествам Тогда получим последовательность множеств реализаций случайной функции X, каждое из которых включает все последующие множества. Предположим, что произведение всех множеств (т. е. множество реализаций случайной функции X, принадлежащих всем множествам совпадает с исходным множеством реализаций А, если не считать некоторых исключительных реализаций, имеющих нулевую суммарную вероятность появления, при любом выборе такого множества реализаций А. Это предположение накладывает определенные ограничения на характер возможных реализаций случайной функции . А именно, необходимо, чтобы любое множество ее реализаций можно было определить с любой степенью точности, накладывая на них ограничения в конечном числе достаточно близких друг к другу точек. Полагая в формуле (48.7)

найдем значения вероятностной меры случайной функции для множеств Числа образуют монотонную невозрастающую последовательность неотрицательных чисел. Следовательно, существует предел

который и является значением вероятностной меры случайной функции X для рассматриваемого множества ее реализаций А.

Формулы (48.7) и (48.8) определяют вероятностную меру случайной функции для всех цилиндрических множеств реализаций. Этого достаточно для того, чтобы определить ее для любых множеств реализаций [27].

Для случайной функции можно также определить функционал распределения, который является естественным обобщением функции распределения случайной величины. В соответствии с определением функции распределения (14.13) функционалом распределения случайной функции X называется вероятность выполнения неравенства при всех значениях аргумента

где произвольно заданная функция. Величина является функционалом, так как она зависит от вида функции Очевидно, что функционал распределения случайной функции представляет собой значение ее вероятностной меры, соответствующее множеству всех реализаций, значения которых при каждом принадлежат соответствующему полубесконечному интервалу Поэтому на основании (48.8) и (48.7) функционал распределения случайной функции X выражается формулой

Вероятностная мера и функционал распределения случайной функции пока не имеют большого практического значения, вследствие того, что методы вычисления интегралов типа (18.12) для произвольно заданной вероятностной меры в настоящее время еще очень мало разработаны [13].

Совершенно аналогично можно обобщить понятие характеристической функции на случайные функции. Рассматривая случайную функцию как совокупность бесконечного множества случайных величин зависящую от непрерывно изменяющегося параметра и обобщая определение характеристической функции -мерного случайного вектора (28.1), мы должны будем распространить сумму в показателе степени на все возможные значения непрерывно изменяющегося параметра При этом вместо придется взять и заменить сумму интегралом. В результате получим определение характеристического функционала действительной случайной функции

где интеграл распространяется на всю область изменения аргумента Характеристический функционал случайной функции зависит от функции (т. е. от значений этой функции при всех значениях аргумента

Характеристический функционал является исчерпывающей характеристикой случайной функции Действительно, задавая функцию к как линейную комбинацию импульсных -функций:

получим на основании свойств -функции:

Сравнивая это выражение с (28.1), приходим к заключению, что величина представляет собой характеристическую функцию -мерного случайного вектора с составляющими Поэтому, применяя формулу (28.14), можно определить -мерную плотность вероятности случайной функции при любом значении Таким образом, если задан характеристический функционал случайной функции то его значения при частных видах функции определяют все законы распределения случайной функции.

Можно дать более общее определение характеристического функционала. Для этого необходимо предварительно дать определение линейного функционала. Линейным функционалом называется такая величина, которая зависит от функции и удовлетворяет условию

где произвольные постоянные, а произвольные функции. Интеграл в показателе в формуле (48.11), очевидно, является линейным функционалом от случайной функции Сумма в показателе формулы (48.13) также является линейным функционалом от случайной функции Линейный функционал от функции можно сокращенно обозначать опуская скобки и обозначение аргумента функции х.

Обобщая определение (48.11), можно определить характеристический функционал случайной функции формулой

где А — произвольный линейный функционал. Задавая в формуле (48.15), линейный функционал А в виде интеграла или суммы, получим формулы (48.11) и (48.13) как частные случаи формулы (48.15). Формула (48.15) определяет характеристический функционал и в том случае, когда аргумент случайной функции X является вектором, одни составляющие которого представляют собой непрерывно изменяющиеся переменные, а другие составляющие являются дискретными переменными, в то время как формула (48.11) определяет характеристический функционал только в частном случае, когда все составляющие вектора являются непрерывно изменяющимися переменными.

Если характеристический функционал случайной функции X определяется формулой

где — некоторые функции, а индексы у линейных функционалов А указывают, к функциям каких аргументов они применяются, то характеристические функции всех чисел измерений случайной функции А

будут нормальными и, следовательно, случайная функция X распределена нормально. Таким образом, формула (48.16) определяет характеристический функционал нормально распределенной случайной функции. Эта формула является очевидным обобщением формулы (28.18) для характеристической функции нормально распределенного случайного вектора.

Пример 1. Найти плотности вероятности случайной функции скалярной независимой переменной с независимыми приращениями, если при ее значение равно нулю, а ее приращение на любом интервале распределено нормально и имеет математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию

В данном случае значение случайной функции X при любом равно сумме ее значения при (равного нулю) и ее приращения на интервале Следовательно, одномерная плотность вероятности случайной функции X определяется формулой

Рассматриваемая случайная функция, очевидно, представляет собой марковский случайный процесс, так как ее приращение на любом интервале не зависит от ее значений вне этого интервала и, следовательно, ее значение в конце интервала связано лишь с ее значением в начале интервала и не имеет непосредственной статистической связи с ее значениями в точках, предшествующих началу интервала. Вследствие этого для определения всех плотностей вероятности случайной функции X в данном случае достаточно найти условную плотность вероятности ее значения в конце любого интервала относительно ее значения в начале интервала. Эта условная плотность вероятности, очевидно, выражается формулой

На основании (48.4), (48.17) и -мерная плотность вероятности рассматриваемой случайной функции X определяется формулой:

Пример 2. Найти закон распределения флуктуаций напряжения на выходе электрической цепи с электронной лампой (так называемый дробовой эффект).

Под действием электронов, испускаемых нитью накала электронной лампы, линейная электрическая цепь получает импульсы случайной величины в случайные моменты времени Моменты испускания электронов нитью накала можно с большой степенью точности считать независимыми случайными величинами. В таких условиях число электронов, вылетающих из нити накала в течение любого данного промежутка времени, распределено по закону Пуассона (см. § 12). Имея в виду возможное применение модуляции потока электронов, действующих на рассматриваемую цепь, мы будем считать среднее число электронов, действующее на вход цепи в единицу времени, известной функцией времени Обозначим через напряжение на выходе цепи в момент времени от единичного импульса, действующего в момент времени Случайные импульсы, сообщаемые цепи отдельными электронами, обозначим через А и будем считать

их независимыми одинаково распределенными случайными величинами. Тогда напряжение на выходе цепи в момент выразится формулой

где независимые случайные величины, а суммирование распространяется на все импульсы.

Согласно определению -мерная характеристическая функция случайной функции (48.20) выражается формулой

Выделим сначала из суммы (48.20) часть соответствующую импульсам, действующим в течение сколь угодно большого, но конечного интервала времени Так как в реальных цепях при при то при достаточно большом 5 для всех моментов в любом конечном интервале времени часть суммы будет близка ко всей сумме Обозначим через математическое ожидание числа импульсов, действующих на цепь в интервале времени а через событие, заключающееся в том, что в течение интервала времени на цепь действует ровно импульсов. Тогда на основании формулы (12.22) вероятности событий выразятся формулой

Вычислим сначала условное математическое ожидание в формуле (48.21), примененной к случайной функции относительно события т. е. предполагая, что в течение интервала времени на цепь действует ровно импульсов. Вследствие независимости случайных величин соответствующих рассматриваемым импульсам, имеем для условного математического ожидания формулу

где через обозначены соответственно случайная величина и случайный момент действия любого импульса. Принимая во внимание независимость величин и учитывая, что плотность вероятности случайной величины равна — получим на основании формулы (17.9) и определения (25.1) характеристической функции:

где характеристическая функция величины случайного импульса А. Ограничиваясь в (48.21) суммированием по импульсам, действующим в течение интервала времени снова применяя формулу (17.9) и учитывая (48.22), (48.23) и (48.24), найдем -мерную характеристическую функцию случайной функции

Теперь можно перейти к пределу при Тогда получим -мерную характеристическую функцию рассматриваемой случайной функции

Эта формула определяет все характеристические функции случайной функции X, соответствующие различным значениям Следовательно, пользуясь формулой (28.14), можно найти все плотности вероятности случайной функции Таким образом, формула (48.26) полностью определяет закон распределения случайной функции

Предположим теперь, что существуют все моменты случайной величины импульсов А. Тогда, пользуясь разложением характеристической функции в ряд Маклорена (27.2), получим при достаточно малых значениях

Рассмотрим предельный случай, когда плотность импульсов неограниченно возрастает, а интенсивность каждого отдельного импульса стремится к нулю, но так, что при этом произведение остается неизменным. При этом будем считать, что математическое ожидание величины каждого импульса А равно нулю, а закон распределения величины каждого импульса остается неизменным. На основании центральной предельной теоремы закон распределения случайной функции X будет при этом стремиться к нормальному закону. Этот же результат следует из формулы (48.27). Положим:

Тогда получим:

и

При все моменты случайной величины импульсов будут стремиться к нулю, а их средняя плотность будет возрастать пропорционально

При этом закон распределения величины импульсоз (т. е. форма кривой плотности вероятности) будет оставаться неизменным. Подставляя выражение (48.30) в (48.27) и переходя к пределу при получим:

Сравнивая эту формулу с (28.17), видим, что случайная функция X в рассматриваемом предельном случае распределена нормально.

В рассмотренной задаче мы имеем пример теоретического определения закона распределения случайной функции на основании анализа соответствующего физического явления.

Пример 3. Найти вероятностную меру случайной функции с независимыми приращениями, рассмотренной в примере 1.

На основании формул (48.7), (48.8) и (48.19) имеем:

Эта вероятностная мера обычно называется мерой Винера [107, 13]. Мера Винера находит применение при исследовании случайных процессов в задачах физики [13].

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление