如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic PorcessesMA53200这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。随机过程Stochastic Porcesses在概率论和相关领域，是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外，金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。
随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。
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数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Case study: Hardware availability through CTMCs
In recent years, there has been increasing interest in reliability, availability, and maintainability (RAM) analyses of hardware (HW) systems and, in particular, safety critical systems. Sometimes such systems can be modeled using CTMCs, which, in this context, describe stochastic processes which evolve through a discrete set of states, some of which correspond to ON configurations and the rest to OFF configurations. Transition from an ON to an OFF state entails a system failure, whereas a transition from an OFF to an ON system implies a repair. Here, we shall emphasize availability, which is a key performance parameter for information technology systems. Indeed, there are many hardware configurations aimed at attaining very high system availability, for example, $99.999 \%$ of time, through transfer of workload when one, or more, system components fail, or intermediate failure states with automated recovery; see Kim et al. (2005) for details. Thus, we are concerned with hardware systems, which we assume can be modeled through a CTMC. We shall consider that states ${1,2, \ldots, l}$ correspond to operational (ON) configurations, whereas states ${l+1, \ldots, K}$ correspond to OFF configurations.
A classical approach to availability estimation of CTMC HW systems would calculate maximum likelihood estimates for the CTMC parameters and then compute the equilibrium distribution given these, and finally, estimate the long-term fraction of time that the system remains in ON configurations. A shortfall of this approach is that it does not account for parameter uncertainty, whereas the fully Bayesian framework we adopt here automatically incorporates this uncertainty. Also, both short-term and long-term forecasting can be carried out.
Initially, we shall consider steady-state prediction of the system. In this case, the availability is the sum of the equilibrium probabilities for the $\mathrm{ON}$ states, conditional on the rates and transition probabilities, $\boldsymbol{v}, \mathbf{P}$, that is
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A\left|v, P=\sum_{i=1}^l \pi_i\right| \boldsymbol{v}, \mathbf{P} .
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数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Semi-Markovian processes
In this section, we analyze semi-Markovian process (SMP) models. These generalize CTMCs by assuming that the times between transitions are not necessarily exponential. Formally, a semi-Markovian process is defined as follows. Let $\left{X_t\right}_{t \in T}$ be a continuous time stochastic process which evolves within a finite state space with states $E={1,2, \ldots, K}$. When the process enters a state $i$, it remains there for a random time $T_i$, with parameters $\boldsymbol{v}_i$, which is positive with probability 1 . Let $f_i\left(. \mid \boldsymbol{v}_i\right)$ and $F_i\left(. \mid \boldsymbol{v}_i\right)$ be the density and distribution functions of $T_i$, respectively, and define $\mu_i=E\left[T_i \mid \boldsymbol{v}_i\right]$. When leaving state $i$, we assume, as earlier, that the process moves to state $j$ with probability $p_{i j}$, with $\sum_j p_{i j}=1, \forall i$, and $p_{i i}=0$. As for CTMCs, the transition probability matrix, $\mathbf{P}=\left(p_{i j}\right)$, defines an embedded DTMC.
Thus, the parameters for the SMP will be $\mathbf{P}=\left(p_{i j}\right)$ and $v=\left(v_i\right)$. Given that both the states at transition and the times between transitions are observed, inference about P follows the same procedure as before. We shall assume that we have available the posterior distribution of $v$, possibly through a sample.
随机过程代写
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Case study: Hardware availability through CTMCs
近年来，人们越来越关注㻀件 (HW) 系统，尤其是安全关键系统的可靠性、可用生和可维沪性 (RAM) 分析。有时，此类系统可以 使用 CTMC 进行建模，在这种情兄下， CTMC 描述了通过一组离散状态演化的随机过程，其中一些对应于 ON 配置，其余对应于 性，这是信自技术系统的一个关键性能参数。事实上，有许多硬件配置旨在获得非常高的系统可用性，例如， $99.999 \%$ 时间，通 此，我们关注的是硬生系统，我们假设它可以通过 CTMC 建模。我们将考歔状态 $1,2, \ldots, l$ 对应于操作 (ON) 配置，而状态 $l+1, \ldots, K$ 对应于关闭配置。 持在 ON 配置中的长期时间分数。这种方法的缺点是它没有考虑参数的不确定性，而我们在文里采用的完全贝叶斯框架自动包含了 这种不确定性。此外，可以进行短期和长期预则。
最初，我们将考虑系统的稳态预则。在这种情兄下，可用性是均衡概率的总和 $\mathrm{ON}$ 状态，以速率和转移既率为条件， $\boldsymbol{v}, \mathbf{P}$ ，那是
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A\left|v, P=\sum_{i=1}^l \pi_i\right| \boldsymbol{v}, \mathbf{P} .
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数学代写随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Semi-Markovian processes
在本节中，我们分析半马尔可夫过程 (SMP) 模型。这些甬过假设转换之间的时间不一定是指数的来概咶 CTMC。形式上，半马尔 可夫过程定义如下。让1left 缺少或无法识别的分隔符 是一个连略炚随机过程，它在具有状态的有限状态空 间内演化 $E=1,2, \ldots, K$. 当进程进入一个状态 $i$ ，它在那䧉停留了一段遉机时间 $T_i$ ，有参数 $\boldsymbol{v}i$, 为正概率为 1 。让 $f_i\left(. \mid v_i\right)$ 和 $F_i\left(. \mid \boldsymbol{v}_i\right)$ 是密度和分布函数 $T_i$ ，分别定义 $\mu_i=E\left[T_i \mid \boldsymbol{v}_i\right]$. 离开状态时 $i$ ，我们假设，如前所述，过程移动到状态 $j$ 有概率 $p{i j}$ ， 和 $\sum_j p_{i j}=1, \forall i$ ，和 $p_{i i}=0$. 对于 сTMC，转移概率矩阵， $\mathbf{P}=\left(p_{i j}\right)$, 定义嵌入式 DTMC。 的过程。我们假设我们有可用的后验分布 $v$ ，可能通过样本。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。