АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Процессы с ограниченной вариацией

Прочитайте:
  1. IV. Опухоли мягких тканей и опухолевидные процессы
  2. V. Опухолевидные процессы
  3. Адсорбционные равновесия и процессы на подвижной и неподвижной границах раздела фаз. Влияние различных факторов на величину адсорбции.
  4. Антитоксическая функция печени. Процессы, обеспечивающие дезинтоксикацию экзогенных и эндогенных токсинов.
  5. Атрофические и дистрофические процессы эндометрия
  6. АУТОИММУННЫЕ ПРОЦЕССЫ
  7. Аутоиммунные процессы
  8. Б. Процессы, развивающиеся по беспороговому принципу.
  9. Биохимия утомления и биохимические процессы в период отдыха после мышечной работы
  10. В эксперименте в аксон введено вещество, которое угнетает метаболические процессы. Какие явления будут наблюдаться при этом?

5.1. Пусть - стохастический базис.

Определение. Согласованный случайный процесс со значениями в называется возрастающим, если почти все его траектории непрерывны справа и не убывают. Множество возрастающих процессов обозначим через .

Из определения возрастающего процесса следует, что:

а) возрастающий процесс имеет левый предел,

б) существует случайная величина Р - п. н.

5.2. Определение. Будем говорить, что согласованный процесс имеет ограни­ченную вариацию на отрезке [0,T], обозначаемую через Var , если для любого разбиения отрезка [0,T] Р - п. н. конечна величина Var , где П - множество разбиений отрезка [0,T].

5.3. Определение. Через W обозначим множество непрерывных справа, имеющих левый предел случайных процессов таких, что почти каждая его траектория имеет ограниченную вариацию на любом компактном множестве из .

Теорема 23. Согласованный случайный процесс тогда и только тогда, когда для , где . (Докажите самостоятельно).

Теорема 24. Пусть - возрастающий процесс. Тогда существует един­ственное разложение вида , где - непрерывный возрастающий процесс (т. е. предсказуемый), а - опциональный случайный процесс. Если - предсказуемый процесс, то - предсказуемый процесс.

Доказательство. Разложение - следует из теоремы Лебега. Из доказа­тельства теоремы 21 следует, что существует последовательность марковских моментов , которая исчерпывает скачки процесса . Обозначим , , где . Ясно, что при каждом п процесс - возрастающий. Значит - возрастающий и непрерывен справа. Если , то - непрерывный возрастающий процесс. Поскольку - непрерывен справа и согласован, то в силу теоремы 15 он опционален. Доказательство закончено.

5.4. Обозначим через - множество интегрируемых возрастающих процессов, т. е. , если . Через обозначим множество интегрируемых возрастающих процессов, т. е. , если M Var .

 

§6 Точечные случайные процессы. Формула Ито для считающихпроцессов. Компенсаторы.

6.1. Определение. Пусть на стохастическом базисе задана последова­тельность марковских моментов , которую мы будем называть точечным процессом, если выполняются условия: а) ,

б) Р - п. н. для , в) существует Р - п. н.

Точечный процесс часто называют моновариантным процессом, процессом накопле­ния или считающим процессом. Это связано со следующим обстоятельством.

Определим процесс следующим образом: , где - последовательность марковских моментов, фигурирующая в определении то­чечного процесса, и назовем его считающим процессом. Ясно, что процесс согласо­ван с фильтрацией , имеет кусочно-постоянные траектории, которые непрерывны справа и имеют левый предел. Поэтому в силу теоремы 19 он опционален и имеет конечное число скачков () нa конечном интервале. Из определения счита­ющего процесса следует, что для и при , поэтому он имеет:

а) ограниченную вариацию, б) является субмартингалом так как . Из сказанного выше следует, что между точечным и считающим процессом существует взаимно однозначное соответствие, так как - опциональные марковские моменты обладают следующими свойствами: а) , б) Р - п. н. для ,

в) существует Р - п. н. Так как - субмартингал, то в силу теоремы Дуба - Мейера справедливо единственное разложение

Р - п. н. для , где - предсказуемый возрастающий процесс, а - мартингал, относительно меры Р.

6.2. Определение. Предсказуемый возрастающий процесс назовём - компенсатором считающего случайного процесса , если - мартингал относительно потока и меры Р.

Пример. Пусть - пуассоновский процесс с интенсивностью . Тогда его компенсатором является процесс .

6.3. Для формулировки дальнейших результатов нам понадобится конструкция интеграла Римана - Стилтьеса. Напомним ее. Пусть - непрерывная слева функция, а - непрерывная справа функция ограниченной вариации. Пусть - разбиение отрезка [0,T], т. е. , причём при . Составим интегральную сумму . Если при

эта сумма стремиться к некоторому пределу, не зависящему от выбора способа разбиения отрезка [0,T], то этот предел называется интегралом Римана - Стилтьеса функции j по функции ограниченной вариации x и обозначается символом . Очевидно следующее утверждение.

Теорема 25. Если - предсказуемая функция на [0,T], а , то интеграл Римана - Стилтьеса существует.

Приведём без доказательства ряд свойств этого интеграла:

1) ;

2) если , где , то ;

3) если , где - предсказуемые функции, а , то ;

4) .

6.4. Перейдем теперь к формулировке формулы Ито для считающего процесса .

Теорема 26. Пусть - измеримая ограниченная функция, a - считающий процесс. Тогда P - п. н.

, (4)

где интеграл, стоящий в правой части (4), понимается в смысле Римана - Стилтьеса.

Доказательство. - это марковские моменты , которые исчерпывают скачки процесса . Так как траектории процесса кусочнопостоянны, то справедливы равенства:

.

Учтем, что ,имеем

.

Так как , гдe , то процесс - предсказуем. В результате имеем (4). Доказательство закончено.

Пример (применения формулы Ито). Вычислим интеграл Римана - Стилтьеса .

Пусть . Из (4) имеем .

Отсюда следует, что .

6.5. Определение. Квадратической вариацией опционального процесса , обозначаемая через называется случайный процесс .

Если , то квадратическая вариация процесса является субмартингалом относительно меры Р и потока . Действительно, если , то . Отсюда P - п.н. Поэтому, в силу теоремы Дуба - Мейера существует единственный предсказуемый процесс, обозначаемый через называется характеристикой такой, что является мартингалом относительно меры Р и потока .

Пример. Вычислим квадратическую вариацию и характеристику точечного процесса .

1) . Так как , то имеем .

2) , где - компенсатор точечного процесса .

6.6. Определение. Взаимной вариацией опциональных процессов и , обозначаемая , называется опциональный процесс, определяемый равенством .

Теорема 27. Пусть существуют и . Тогда существует .

Доказательство следует из равенства

.

Следствие 28. Пусть имеется два опциональных процесса, имеющих ограниченную вариацию и . Тогда справедливо равенство P - п.н. .

Докажите самостоятельно.

6.7. Определение. Взаимной характеристикой квадратично-интегрируемых мартингалов и (относительно потока и меры Р) называется предсказуемый случайный процесс обозначаемый через такой, что является мартингалом относительно потока и меры Р.

Заметим, что существование процесса следует из теоремы Дуба - Мейера.

 


Дата добавления: 2015-01-18 | Просмотры: 982 | Нарушение авторских прав



1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |



При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.009 сек.)