課程內(nèi)容：

　　概率與隨機(jī)模型課程介紹了概率論，隨機(jī)變量，隨機(jī)向量，決策檢驗(yàn)和隨機(jī)過(guò)程。在實(shí)際的工程系統(tǒng)中，不確定性是不可避免的，概率定律提供了一種強(qiáng)大的方法來(lái)評(píng)估不確定性，根據(jù)明確定義的定量原則進(jìn)行預(yù)測(cè)和做出決策。課程所介紹的內(nèi)容在通信、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、信號(hào)處理和電子等領(lǐng)域都非常重要。

　　概率與隨機(jī)模型課程將涵蓋以下主題：

　　1、基礎(chǔ)：組合分析，概率公理，獨(dú)立性，條件概率，貝葉斯規(guī)則。

　　2、隨機(jī)變量：定義，累積分布、概率質(zhì)量和概率密度函數(shù)，期望和方差，隨機(jī)變量函數(shù)，重要的分布及其性質(zhì)和用途。

　　3、多維隨機(jī)變量：聯(lián)合累積分布、概率質(zhì)量和概率密度函數(shù)，獨(dú)立隨機(jī)變量，相關(guān)性和協(xié)方差，條件分布和期望，幾種隨機(jī)變量函數(shù)，聯(lián)合高斯隨機(jī)變量，隨機(jī)向量。

　　4、矩量母函數(shù)，馬爾可夫和切比切夫不平等，弱大數(shù)律和強(qiáng)大數(shù)律，中心極限定理。

　　5、決策測(cè)試：最大似然，最大后驗(yàn)，最小成本和Neyman-Pearson準(zhǔn)則，基本最小均方誤差估計(jì)。

　　6、隨機(jī)過(guò)程：均值和自相關(guān)函數(shù)，嚴(yán)格和廣義的平穩(wěn)性;遍歷性;重要工藝及其性質(zhì)和用途。

　　7、馬爾可夫鏈概述。

　　除了上述內(nèi)容之外，課程還介紹了用于計(jì)算和仿真的電氣工程和軟件工具(例如MATLAB)。

　　學(xué)習(xí)成果：

　　完成課程學(xué)習(xí)后，預(yù)計(jì)學(xué)生能夠：

　　1、展示對(duì)組合學(xué)，概率公理，獨(dú)立性，隨機(jī)變量，條件反射和貝葉斯規(guī)則的理解。

　　2、展示對(duì)重要分布，隨機(jī)過(guò)程和決策測(cè)試及其重要性的理解。

　　3、制定工程信號(hào)和系統(tǒng)的隨機(jī)模型。

　　4、根據(jù)給定信息計(jì)算和解釋概率、概率密度、均值、方差和協(xié)方差。

　　5、使用大數(shù)定律、中心極限定理和不等式來(lái)查找近似和邊界。

　　6、使用軟件工具模擬隨機(jī)模型。