Случайный процесс x(t) можно представить в виде: x(t) = t^3y(t) + cos(2t)
Математическое ожидание случайного процесса x(t) можно найти как математическое ожидание умножения t^3 и y(t) плюс математическое ожидание функции cos(2t): E[x(t)] = E[t^3y(t)] + E[cos(2t)]
Дисперсия случайного процесса x(t) может быть найдена через ковариационную функцию k(t1, t2): D[x(t)] = k(t, t) = E[x(t)x(t)] - [E[t^3y(t)] + E[cos(2t)]]^2
Ковариационная функция k(t1, t2) для данного случайного процесса может быть выражена как: k(t1,t2) = e^(t1t2)
Таким образом, можно найти характеристики случайного процесса x(t), используя указанные формулы и характеристики функции y(t).
Случайный процесс x(t) можно представить в виде:
x(t) = t^3y(t) + cos(2t)
Математическое ожидание случайного процесса x(t) можно найти как математическое ожидание умножения t^3 и y(t) плюс математическое ожидание функции cos(2t):
E[x(t)] = E[t^3y(t)] + E[cos(2t)]
Дисперсия случайного процесса x(t) может быть найдена через ковариационную функцию k(t1, t2):
D[x(t)] = k(t, t) = E[x(t)x(t)] - [E[t^3y(t)] + E[cos(2t)]]^2
Ковариационная функция k(t1, t2) для данного случайного процесса может быть выражена как:
k(t1,t2) = e^(t1t2)
Таким образом, можно найти характеристики случайного процесса x(t), используя указанные формулы и характеристики функции y(t).