Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

ENEE620. Final examination, 5/18/2021.

Problem 1.

Let (N (t), t ≥ 0) be a Poisson process with rate λ = 2.

(a) Let Tk , k = 1, 2, . . . be the kth arrival time. Find P (T1  + T2  < T3 ).

(b) Let S … Unif[0, 1] be independent of N (t). Find E[N2 (S)], where N (S) is the number of arrivals at a random time S.

(c) Deine Xn  = N (n2 ), n = 0, 1, 2, . . . . Find the probability P (Xn+1  = j|Xn  = i,Xn-1  = in- 1 , . . . , X0  = i0 ) and argue whether the sequence (Xn , n ≥ 0) forms a Markov chain.

Problem 2.

Let (Xn )n be a sequence of RVs, not assumed to be identically distributed or independent, and letSn  =  Xn , n ≥ 1 be the partial sums.

Problem 3.

Let (Yn )n be a sequence of i.i.d. RVs such that P (Y =  =   , and set Xn  = ∏ 1in Yi , n ≥ 1. (a) Show that (Xn )n forms a martingale; ind EX.

(b) Show that the martingale converges and identify the limit.  Does it converge in L1 ?  If yes, explain which

suficient conditions you used; if not, explain which necessary conditions fail to hold.

Problem 4.

A queueing system has 2 servers with exponential service rates μ1  and μ2 . Customers enter the system at Poisson rate λ and join a single queue. If the arriving customer inds the system empty, he chooses one of the servers randomly with probability 1/2.

(a) Show that the system can be modeled by a Markov chain with states S = {0, a,b, 2, 3, . . . }, where a means that there is one customer at server 1 and b that there is one customer at server 2 (and no other customers in the system). Prove that this Markov chain is reversible,i.e., itsatisies the detailed balance condition πsQst  = πt Qts  for all t, s ∈ S.

(b) Find the limiting distribution π of the system.

Problem 5.

(a) Let Y … Unif( — 1, 1) and consider a random process X(t) = Y3t, t ≥ 0. Is the process X(t) stationary?

(b) Now let Y  … Unif(0, 1) and consider X(t) = eY t, t ≥ 0. Are the increments of X(t) independent? Are they stationary (meaning that for any 0 < t1  < t2  the distribution of X(t2  + s) — X(t1  + s) does not depend on s) ?