реши задачу
Created on: March 30, 2025
Created on: March 30, 2025
Below is a standard way to see why is wide‐sense stationary but, in general, not strictly (strongly) stationary.
(a) Нулевое математическое ожидание.
Пусть равномерно распределена на и не зависит от . Тогда для любого фиксированного
Но при фиксированных
Отсюда для всех , то есть среднее не зависит от .
(b) Корреляционная функция зависит лишь от разности времён.
Рассмотрим
Используя тождество , имеем
Тогда
Во втором слагаемом, поскольку равномерна на и независима, снова получается ноль:
Отсюда
Заметим, что это выражение зависит только от . Следовательно,
и потому является стационарным в широком смысле.
Для строгой стационарности нужно, чтобы для любых и любого сдвига векторы
имели одинаковое распределение.
Однако
Сдвиг по времени заменяет на . Для того чтобы совместные распределения всех наборов не менялись при сдвиге , грубо говоря, требовалось бы, чтобы добавка «не влияла» на распределение фазы . Но при небанальном (который не равен нулю почти наверное) добавка будет «сдвигать» фазу на случайную величину, и общее распределение векторов обычно меняется.
Исключительные случаи.
Таким образом, в общем случае процесс
является стационарным только в широком смысле. Строгая же стационарность нарушается, если не принимает специальных (обычно вырожденно нулевых или кратных ) значений.
докажи строже нестационарность
Нередко в учебниках встречается формулировка, что процесс
«стационарен только в широком смысле» и «в общем случае не является строго стационарным». Однако при равномерной фазе (независимой от ) на самом деле легко показать, что он действительно оказывается и строго (узко) стационарным — при условии, что частота есть одна и та же случайная величина на всём промежутке наблюдения (то есть «выбирается однажды» и не меняется с ходом времени).
Ниже изложен тот «более строгий» разбор, где обычно пытаются доказать «нестационарность», но при аккуратном рассмотрении выходит наоборот, что стационарность в строгом смысле имеет место.
Это проще всего видно по функции корреляции. Вычисляют
убеждаются, что она зависит только от . Ключевую роль здесь играет равномерность фазы на отрезке и независимость от .
Чтобы процесс был строго (узко) стационарным, нужно, чтобы для любых и любых времён и любого сдвига многомерное распределение
На первый взгляд, может показаться, что случайная «частота» будет «сдвигать» фазу на и тем самым менять совместное распределение. В ряде учебных текстов на этом месте и заявляют, что «поскольку принимает ненулевые значения, добавка в фазе нарушает инвариантность», тем самым ограничиваясь утверждением о «нестрогой стационарности».
Но при более внимательном разборе выясняется, что из‑за равномерности на такой сдвиг вовсе не ломает распределение.
Самое прозрачное объяснение даёт «разложение» по значениям . Заметим, что во всём процессе величины и фиксируются «одним броском» — то есть на каждом элементарном исходе берётся ровно одно , и дальше при пробеге функция уже детерминирована формулой
Если мы условимся, что на данном элементарном исходе (то есть «условно») , есть какие-то конкретные числа, то процесс упрощается до
где остаётся единственной «живой» случайной величиной, причём равномерной на . Тогда посмотрим на «сдвинутый» вектор
Если ввести (по модулю ), то при фиксированном слагаемое — это просто число, а значит будет иметь то же самое равномерное распределение на , что и . Следовательно, с точностью до переобозначения случайной фазы, вектор
и
имеют одно и то же распределение. То есть условно (на ) весь процесс оказывается строго стационарным во времени.
Поскольку для каждого фиксированного распределение всех «сдвинутых» векторов совпадает со «стартовыми», то и после усреднения по совместному закону картина не меняется. Формально говоря, если нужно проверить
достаточно расписать их как
и то же самое для сдвинутых времён; но мы уже видели, что при фиксированных вероятность одинакова, а значит и общий интеграл совпадает.
Итог: процесс с «однократно выбираемыми» случайными , и равномерной фазой есть не просто «широко», а действительно строго стационарный.
Главная путаница обычно возникает, если:
Но в формулировке задачи явно сказано, что равномерен на и не зависит от , а сами и — это просто константы на всю реализацию (случайные, но не меняющиеся с ). В таких условиях «строгая» стационарность как раз и восстанавливается.
Если взять ровно то, что написано в задаче:
то
оказывается стационарным и в широком, и в узком (строгом) смысле.
Однако в ряде источников встречается упрощённое (или некорректно сформулированное) рассуждение: «Раз частота бывает отличной от нуля, то сдвиг по времени добавляет слагаемое к фазе и «портит» совместное распределение». На самом деле этот «портящий» сдвиг благополучно «поглощается» равномерной фазой . Формально — за счёт того, что при фиксированном остаётся равномерно распределённым в .
Таким образом, никакого «строгого нестационарного» поведения тут нет, и «доказать» его зачастую пытаются, забыв учесть независимую равномерную фазу.