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Gauss Prabability Process, Gaussian Random Process 가우스 확률과정, 가우시안 랜덤과정 | (2016-12-13) |
1. 가우스 확률과정 ㅇ 어떠한 n개의 임의 시간 t1,t2,...,tn에서 랜덤변수 X(t1),X(t2),...,X(tn)들이 결합적 가우시안 분포(Jointly Gaussian)를 취할 때 이를 가우시안 확률과정이라고 함 2. 가우스 확률과정 특징 ㅇ 가우스 확률과정의 선형 연산은 또다른 가우스 확률과정이됨 ㅇ 2개 랜덤변수에 대한 결합 가우시안 확률밀도함수(PDF)- 여기서, μ : 기대값(평균), σ2 : 분산, ρ : 상관계수 ㅇ N개 랜덤변수에 대한 결합 가우시안 확률밀도함수(PDF)
- `확률벡터의 기대값` 및 `확률벡터의 분산(공분산 행렬)`으로 완전하게 나타낼 수 있음 . 확률벡터의 기대값 = 평균 벡터(Mean Vector)
. 확률벡터의 분산 = 공분산 행렬(Covariance Matrix)
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[특별한 랜덤과정] | 1. 베르누이 과정 2. 포아송 과정 3. 가우스 과정 4. 랜덤 보행 5. 백색 과정 [마르코프 과정] |