Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Липцер Р.Ш. Статистика случайных процессов. Нелинейная фильтрация и смежные вопросы

.pdf
Скачиваний:
44
Добавлен:
27.10.2023
Размер:
20.66 Mб
Скачать

§ 6]

 

 

П О С Л Е Д О В А Т Е Л Ь Н О Е

Р А З Л И Ч Е Н И Е

Г И П О Т Е З

 

677

Непосредственный подсчет показывает, что

 

 

 

 

 

 

ы ,) = 2 { ( ^

0 і А=Д!

+

л -

(17.131)

 

 

 

 

 

 

 

ев - е А

 

 

 

Л — x j

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

gl (*) =

2 {

- Р

{ВА

Л) - В +

А-}.

(17.132)

С учетом (17.124)

и (17.119) отсюда находим, что

 

 

 

 

 

 

 

 

~

ёоФ) = 2со (ß,

а),

 

 

 

 

(17.133)

 

 

 

 

 

 

 

§і (0) == 2ю (а,

ß).

 

 

 

 

(17.134)

 

Пусть верна гипотеза Н 0 и ап (H7)=inf

 

1:

 

tn s2 (W) ds ^

n | ,

n —

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ито к g0(Kt (W)),

полу­

чаем1,2,

...

Тогда,

применяя формулу

 

1 J

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t(W)han m

 

 

 

 

 

 

 

 

go (M m aow m

 

=

g0 (0) +

J

g' {Kt (W ))m t (W) d W ~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IW AOjdP)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

— ту

 

J

 

W

Щ

-

S" (h W )] m) (W) dt =

 

 

=

 

 

'

’ ' ' ' П

'

) m

t { W ) d W t +

 

 

 

 

 

go(0)+

 

fJ? { \ m

 

 

tn2 (W) dt.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(17.135)

 

 

 

t(W)AOn (W)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Поскольку M

о

g' (Kt (W)) Щ (W) d W t =

0, то, усредняя обе

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

части (17.135),

подходим к равенству

 

 

 

 

 

 

 

 

 

J

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t т л

оп т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М

/

m U W )dt = - g

ü(0 )-\-M g Q(Kxm A O n m (W)).

(17.136)

 

о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

678 ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ И РАЗЛИЧЕНИЕ ГИПОТЕЗ [ГЛ. 17

Переходя в (17.136)

к пределу, получаем требуемое равенство

Аналогично

UW)

 

 

 

 

 

 

(0) = 2(o(ß, a).

 

J

nit (W) dt —

go

 

 

 

М

о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

доказывается

 

и равенство

 

 

 

Лемма

 

Mi J

т\

(I)

dt

= gi (0) = 2co(a,ß).

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

доказана.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.

Д о к а з а т е л ь с т в о

т е о р е мы

17.8. Пусть Д = А (т, б) —

некоторый план, принадлежащий классу Да,

р. Обозначим рх, |

и ц х ^сужения

мер

 

и n w,

 

отвечающих процессу g с диф­

ференциалом (17.110) и винеровскому процессу W, на а-алгебру

Тогда в силу условий (17.112) — (17.114)

и предположения

(17.121)

из теоремы

 

7.10

находим, что

? ~ ц х w,

 

и

 

 

 

 

X ( W )

 

 

 

 

X

( W )

 

 

 

 

 

 

о

ms ( W ) d W s ~ j

m2s(W )ds

(17.137)

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ms ( l) d ls + j j

Г\Ъ'

m l(l)d s .

(17.138)

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

о

 

 

Отсюда следует:

о

о

(17.140)

о

§ 6]

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЕ РАЗЛИЧЕНИЕ ГИПОТЕЗ

679

 

 

Используя неравенство йенсена, получаем

 

Т(|)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М,

[

 

 

 

- “ ’ • Е ■ (,,!) =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d\i х ,

W

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

— М, ln d^ x’ w (■*, t ) ■

 

M,

М,

1

п

 

^ ( т , 5 )

6(б)

 

>

 

 

 

 

 

 

d\i т,

 

 

 

 

d\i t, 5

 

 

 

 

 

 

 

 

> - M , |

ln M,

w (т, І)

Ö(l)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d\*x .

I

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

w

 

 

 

ö(i)=1

 

 

 

 

 

=

— P,{ö(g)== 1}1п M, dVx, I

(t

,

t )

 

 

 

 

 

~

Pi {ö (i) =

0} ln Mj

dV-x, w

(T,

l )

6(i)=o

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d\i t.

I

 

 

 

 

 

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d\x X.

w

(t*6)

 

 

 

- P

1 {

6 ( l ) =

 

Р ,{ 6

( | ) = 1 ) М,

 

 

 

 

 

l } l n -

 

 

 

 

[

<

8

 

1

 

 

 

 

 

 

M ö

 

 

 

 

 

 

 

 

б(Ю =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P.{6 (!) = !}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

РI . (Ö (1) = 0} М,

^ ( Ч W

 

 

ö ( i ) =

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

o|

 

 

(17.141)

-P1{ö(I) =

0}ln

 

 

 

P,{6 (£) = 0}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заметим теперь, что в силу

эквивалентности р.т

. ~

\ix

 

w для

Р0{ б0,Ш1= 0

=

Р { б ( Г ) = /} =

dflx,

w

 

 

Ч

г ■(*>

Ю =

 

 

 

 

i =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

м і5с{б(, )==гГ^

т' w

 

 

 

 

 

 

 

 

Mi I K{ö(|) = i} м

 

d\iXt г

(T,

l )

 

б (i) =

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

р 1| б ( і) =

а м

1

dPx, V

( т ,

i )

6(1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dVX

 

 

 

 

 

 

Отсюда следует, что неравенство (17.141) может быть пре­

образовано

таким

образом:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ч

 

KS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f M . J т ) (£) d t > -

Р, {б (1) =

1} In

 

 

 

 

-

 

 

 

 

 

 

 

 

- P ,{ a ( 6 ) = 0 } i n - ^ g § £ f ^

 

 

 

 

 

=

р>

■ ■ - 1 } : Ш

&

Т

+

Р,-{ « ' = '°}1n £ f § Ë

f - >

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

tji)

 

 

 

 

 

 

X

1— а) ln

 

 

+

а ln

 

 

 

М, j

m )(l)d t,

где последнее равенство вытекает из леммы 17.9,

680 ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ И РАЗЛИЧЕНИЕ ГИПОТЕЗ [ГЛ. 17

Аналогично доказывается

и неравенство

 

 

 

 

т(£)

т|£>

^

0,ОО

M0J

т ? ( | ) Л > М 0 |

m ](l)d t.

о

 

о

 

 

 

J

 

С л е д с т в и е . Пусть Ѳг =

5(Т),

где s(t), t

 

 

детерми-

t

 

 

 

 

 

s2(f)d t= o о

нированная дифференцируемая функция такая, что

о

и s ( t) s '( t) ^ 0 . (Из этих предположений следует,

что функция

Ф(/) = J s2 (и) du является выпуклой книзу, Ф (0) =

0, Ф(<х>) = оо.)

о

Пусть а, ß — заданные числа, 0<cc + ß<l, и Да> р— рассмот­ ренный выше класс последовательных планов. Обозначим Ат =

= (Т, 0т) план, принадлежащий классу Да, р и имеющий фиксиро­ ванную длительность наблюдения, равную Т , 0 < Г < ° о . (Приме­ ром такого плана является тест Неймана—Пирсона.) Тогда

оптимальный план Д = (т, б ) е Д а р имеет М0т ^ 7 \

ІУ^т^Г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t <S>

 

 

 

В самом деле,

по доказанной теореме Мг J

s2 (/) dt sSCФ (Т),

і = 0,1,

откуда

 

по неравенству

 

 

о

М,Ф (т (£)) ^

 

йенсена Ф (Т)

^ Ф (Мгт (£)), и,

следовательно, 7'^М гт(|),

і —

0, 1.

 

 

 

§ 7. Некоторые применения к стохастической

 

 

 

 

 

 

аппроксимации

 

 

 

 

 

Пусть Ѳ— неизвестный параметр,

оо < Ѳ< с»,

подлежа­

щий оцениванию по наблюдениям за

процессом £ =

(£,),

t ^ 0 ,

с дифференциалом

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d lt =

[A a(t, І) +

A x(t, l)S ]d t +

B (t,

l)d W t,

Io =

0 .

( 1 7 . 1 4 2 )

Неупреждающие функционалы A0 (t, x), А, (t,

x),

В (t, x),

задан­

ные на [0, оо) X С,

где С — пространство непрерывных

функ­

ций x —

(xt),

 

0,

предполагаются такими,

что

 

 

 

 

 

т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1)

о

[Ао (t, х) +

А?(t, х) -f

В2(t,

x)]d t < оо,

Т < оо,

X еС ;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 )

B 2 (t, x ) ^

 

>

0 , t < o o ,

x e C

;

 

 

 

 

 

 

 

Jсо

 

d

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3)

f

âl¥^Ldt=*°o, х е С ;

 

 

 

 

 

 

 

 

J

В*(t, X)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4 )

для B (i,x )

выполнены условия ( 4 . 1 1 0 ) ,

( 4 . 1 1 1 ) ,

 

 

§ 7]

СТОХАСТИЧЕСКАЯ АППРОКСИМАЦИЯ

681

 

 

Если

бы параметр Ѳ был гауссовской случайной величиной,

N (0, а2),

не зависящей от винеровского процесса Wt,

0, то

тогда согласно (12.34) и (12.35) условное математическое ожи­ дание mt = М (Ѳ, I &~)) и условная дисперсия у,=М \{üt — mt)2 \ 3

задавались бы формулами

t

mt =

Y< [

Іщ М у

-

Л (5, I) ds],

 

I

Г A1(s. I)

a : +

J BMTT)

 

О

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(17.143)

которые

следуют из уравнений

 

 

 

 

dm t =

ytA{ (*,£)

— (До (<, I) +

Ai {t, &) mt) dt],

m0 = 0,

(17.144)

дг^■g)

 

 

 

. __

ytA\(t, i)

_

 

 

(17.145)

 

 

 

V/

B2(t,%) »

Yo a -

 

(

 

 

 

Г

(s,

я )

0, x<=C,

оценка mt,

 

 

 

о

Bl ^

1 ds >

Заметим, что при a2 =

o o и J

определяемая формулой (17.143), превращается в оценку макси­ мального правдоподобия для параметра Ѳ.|

В том случае, когда о вероятностной

природе параметра Ѳ

ничего не известно, естественно задаться

вопросом о том, а не

будет ли оценка m“,

0,

определяемая

из уравнения

 

йтЧ = А ^ , 1)УіВ~2(і,

Ю t e

- U 0( a ) + A(*, l)m f)d t\,

(17.146)

где 0 < а 2^ оо , сходиться

в каком-либо

подходящем

смысле

кистинному значению параметра Ѳ. Из (17.143) следует, что

 

mat — Ѳ= уt

 

A\ (s, g)

dWs).

 

 

 

 

в (s, l)

 

 

Поэтому в силу предположения 3)

 

 

 

lim Im“ — ѲIО lim

A\ (s, g)

dWs

f

A9i(s, I)

ds. (17.147)

t-* oo1

1 t-> oo

в (S, l )

 

J

B2(s, I)

 

Но из леммы 17.4 следует, что верхний предел в правой части (17.147) равен нулю Рѳ-п. н. для любого Ѳ. Следовательно, если истинное значение неизвестного параметра равно Ѳ, то Рѳ-п. н,

682

о ц е н к а п а р а м е т р о в

и р а з л и ч е н и е г и п о т е з

[ГЛ . 17

т “-»Ѳ,

t - > оо, где процесс

m“,

0, определяется

уравне­

нием (17.146), являющимся типичным примером уравнений, определяющих алгорйтм стохастической аппроксимации..

Интересен вопрос о том, насколько «быстро» процесс m“, 0, сходится к оцениваемому значению Ѳ. Поскольку т “—»-Ѳ с Рѳ-вероятностью единица, то для Рѳ-почти всех со и е > О

найдется (наименьший) момент те (со; а) такой, что | mf — Ѳ|г^е при всех / ^ т е(ш; а). (Заметим, что момент т = те (со; а) не яв­

ляется марковским.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Исследуем

математическое

ожидание Мѳте(со;а)

времени

тЕ(со; а), необходимого

для

оценки

неизвестного параметра

с точностью до е, ограничиваясь случаем Л0 =

О,

Л, == 1, В == 1,

а — оо.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Итак, пусть наблюдаемый процесс %t,

0, имеет диф­

ференциал

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d \t =

В dt

dW t.

 

 

 

(17.148)

Для простоты записи будем обозначать m t =

m°°t, тЕ(со)

те (со; о о ) .

В рассматриваемом

случае уравнение

стохастической

аппрок­

симации (17.146) принимает следующий вид:

 

 

 

 

 

dm t — Y { d lt~ n it d t } .

 

 

 

(17.149)

Поскольку решение этого уравнения

 

 

 

 

 

 

 

т

т

=

ѳ + п г

 

 

 

 

то

 

 

 

 

 

 

те(со) = inf1

 

Ѳ, <е, s>^}.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1:

 

 

 

 

 

 

 

Т е о р е м а

17.9. Для любого

 

о о < Ѳ<

о о ,

 

Рѳ{т е(со )< р } =

Р{

sup

\Wt\<y~Z)

 

и

с

ь J

o ^ t < 1 1

r

 

J

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М Ѳт е (и )

=

7 2 .

 

 

 

 

 

где с некоторая константа,

0 < с < о о .

 

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Воспользуемся

тем

фактом,

что ка­

ждый из процессов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wt

W Ui,

t >

О,

w**(t) = y d wm,

d > 0,

О,

t =

0,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

§ 7]

СТОХАСТИЧЕСКАЯ АППРОКСИМАЦИЯ

683

 

 

 

является процессом броуновского движения (см. п

4 в U

гл П

Тогда*)

 

 

 

 

 

 

 

'

 

’ ’

(со)< - =

- р { і

 

 

 

 

 

 

 

 

=

е2 j

 

 

 

 

 

 

 

 

р г{;

/е,

 

 

 

WW < /е, t > ± } =

= рР{ { Wi,t| ^ |1<8, / > ^ }

=

р {

| г ^ <

е, О < s <

- J }

=

 

 

= Р ( | ^ . е/^

| <

е>0 < / <

1 }==

 

 

 

= p{£Z|r,.№|

 

о</< і} =

 

 

=Р { | ^ | < ] / Т . 0 < / <

1 } =

Р{0 sup j

r (| <

 

Хорошо известно**), что

 

 

 

 

 

 

 

Р{ sup

IWt \ < V x } =

оо

( - I f

 

VH

7) (у —2kV X)

У

 

J_e

0<f<l

 

 

fe ä s — ОО

 

Ѵ~2п

 

d y-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(17,150)

Таким образом,

ряд в

правой части (17.150)

задает распреде­

ление вероятностей для случайной величины е2т£ (со). Поскольку

 

 

 

Рѳ (в2те (ю) ^

Р { sup

W] ^

X}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

о < г <

1

 

 

 

 

и в силу (3.8) М

sup

 

И72^ 4 ,

то

Мѳе2те (со)<оо

 

и, следова-

 

 

 

(и) —kс=/е2,

 

 

 

Vx

 

 

 

 

 

 

тельно, МеТЕ

 

где константа

 

 

 

 

 

 

I

 

 

 

 

 

 

ѵт

 

 

 

 

 

*)

1

1

по

 

 

 

' л

e ~ 2 (y -2kVX)2 dy

dx <

oo.

V 2л

V

 

( - 1 ) '

{

 

 

 

 

 

 

 

—ОО

 

J

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Теорема доказана.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(at ^ a , t > s}

означает

событие,

состоящее в

том,

что a t ^ a

для

всех t > s.

 

 

 

 

стр. 173.

 

 

 

 

 

 

 

**)

См., например, [145],

 

 

 

 

 

 

 

ПРИМЕЧАНИЯ

Глава 1

§I. Аксиоматика теории вероятностей изложена в работе Колмогорова

[86].Доказательства приводимых теорем 1.1—1.5 можно найти во многих

руководствах. См., например, монографии Дуба [46], Лоэва [120], Колмого­ рова и Фомина [89], Мейера [126]. Теорема 1.6 доказана в статье [11]. При­ водимая формулировка леммы Фату (теорема 1.2) содержится в [160]. Дока­

зательство критерия

равномерной

интегрируемости Валле-Пуссена (теоре­

ма 1.8) см. в [126].

об измеримых,

прогрессивно измеримых, стохастически

§ 2. Подробнее

эквивалентных процессах см. [126]. Стационарным процессам посвящены книги Розанова [139], Крамера и Лидбеттера [91], известная статья Яглома [172]. Современной теории марковских процессов посвящены монографии Дынкина [47], Блюменталя и Гетура [12]. В книге Прохорова и Розанова [135] читатель найдет основные факты теории стационарных и марковских процессов.

§3. Свойства марковских моментов мы излагаем, следуя Мейеру [126], Блюменталю и Гетуру [12], Ширяеву [169].

§4. Исчерпывающие сведения о процессе броуновского движения содер­ жатся в книгах Леви [100], Ито и Маккина [61], Дуба [46], Гихмана и Ско­ рохода [34], [36].

§5. Подробнее об использованных понятиях математической статистики см. книги Линника [106], Крамера [90], Фергюсона [153].

Глава 2

§ 1—4. Теория мартингалов и полумартингалов для случая дискретного времени изложена у Дуба [46], Мейера [126], Невё [130], Гихмана и Скоро­ хода [37].

 

 

Глава 3

§

1,

2. См. также Мейер [126], Дуб [46].

§

3,

4. Доказательство разложения Дуба — Мейера заимствовано из

статьи Рао [137] (см. также Мейер [126]).

Глава 4

§ 1. Доказательство теоремы .Леви о том, что всякий винеровский про­ цесс является процессом броуновского движения, есть у Дуба [46]. Мы при­ водим другое доказательство. Хотя специалистам и известен результат о не­

прерывности (пополненных) о-алгебр

,порожденных значениями винеров-

ского процесса Wa, s t, доказательство этого результата (теорема 4.3) при­ водится, по-видимому, впервые.

ПРИМЕЧАНИЯ

685

§ 2. Построение стохастических интегралов по винеровскому процессу от

разных классов функций восходит к Винеру [20] и

Ито [59].' Конструкцию

и свойства стохастических интегралов можно найти в недавних книгах Гих-

мана и Скорохода [34], [36]. Интегралы Гі([)

вводятся впервые. Лемма 4.9

получена Ершовым [52].

 

 

§ 3. Формула замены

переменных Ито (см. [34], [36], [47], [60]) играет

в теории стохастических

дифференциальных

уравнений фундаментальную

роль.

 

 

§ 4. В стохастических дифференциальных уравнениях следует существен­ но различать понятия сильных и слабых решений. Слабые решения рассмат­ ривались Скороходом [144], Ершовым [52], [53], Ширяевым [166], Липцером и Ширяевым [111], Ямада и Ватанабе [174]. Существование и единственность сильных решений при интегральном условии Липшица (4.110) доказана Ито и Нисио [62]. Утверждение теоремы 4.7 содержится в статье Каллианпура и Стрибел [74]. Мы приводим иное доказательство.

Глава 5

 

 

 

§ 1, 2. По поводу доказательств теорем 5.1—5.4

см.

также книгу

Мейе­

ра [126], статьи Куниты и Ватанабе [95] и Вентцеля

[18].

Теорема 5.5

иным

способом доказана Кларком [85], Доказательство теоремы 5.5 сходно с дока­ зательством Вентцеля [18].

§ 3. Утверждения теоремы 5.6 частично содержится у Кларка [85]. До­ казательство представления для гауссовских случайных величин принадлежит авторам. Теорема 5.7 доказана Кларком [85]. Утверждения типа теорем 5.8

и5.9 можно найти также у Вентцеля [18].

§4. Конструкцию стохастического интеграла по квадратично интегри­ руемым мартингалам мы приводим, следуя Куррежу [96].

§5. Теоремы 5.13 и 5.14 являются новыми. Теорема Фубини для стоха­ стических интегралов была впервые дана Каллианпуром и Стрибел [75]. Ее обобщения см, также в статье Ершова [51]. Приводимое нами доказатель­ ство основано на использовании результата теоремы 5.14.

§ 6. Структура функционалов от процессов диффузионного типа в слу­ чае bt{і) s= 1 изучалась в работе Фуджисаки, Каллианпура и Кунита [156].

Общий

случай

рассматривается впервые.

Доказательство

непрерывности

o-алгебр

(теорема 5.19) также дается

впервые

Теорема

5.21 является

новой.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 6

 

 

 

§

1.

Результаты этого параграфа принадлежат авторам.

множителя Ѵз

§

2.

Теорема

6.1 доказана Новиковым

[133]. С

заменой

на 1 + s и Ѵ2 + е эта теорема была доказана соответственно Гихманом и Скороходом [36], Липцером и Ширяевым [118].

§ 3. Теорема 6.2 обобщает важный результат Гирсанова [31], сформули­ рованный в теореме 6.3.

Глава 7

§ 1, 2. Некоторые общие вопросы абсолютной непрерывности мер в функ­ циональных пространствах содержатся в статье Гихмана и Скорохода [35]. Абсолютная непрерывность винеровской меры при различных преобразова­ ниях изучалась Камероном и Мартином [80], [81], Прохоровым [134].

Результаты этих параграфов получены Ершовым [53], Липцером и Ши­ ряевым [118], Кадота и Шеппом [66].

686 ПРИМЕЧАНИЯ

§ 3. Структура процессов, мера которых абсолютно непрерывна и экви­ валентна винеровской, изучалась Хитсуда [158], Липцером и Ширяевым [118], Ершовым [53], Кайлатом [69].

§ 4. Представление (7.73) для процессов Ито с помощью обновляющего процесса W было получено Ширяевым [166] и Кайлатом [67]. См. также статьи Ершова [52], Липцера и Ширяева [111], Фуджисаки, Каллианпура и Кунита [156].

§ 5. Лемма 7.2 в случае гауссовских процессов с нулевым средним до­ казана в статье Кадота [64]. Приведенное доказательство возможности све­

дения

общего

случая

(ІѴфг # 0 )

к случаю процессов с нулевым средним

(М[3<

= 0 ) было указано нам А.

С. Холево. Представления типа (7.99) рас­

сматривались

Хитсуда

[158]. При

доказательстве гауссовости интеграла (Ле-

 

т

 

 

 

бега)

Jct (0 dt от гауссовского процесса а (t), 0 г£С/ ^ Т, используются пред-

о

ставления для семиинвариантов, см. Леонов и Ширяев [103], Ширяев [164]. Другое доказательство гауссовости можно получить с помощью теоремы 2.8, приведенной Дубом [46].

'§ 6. Результаты этого параграфа получены авторами.

§ 7. Теорема 7.21 обобщает известный результат, принадлежащий Каме­ рону и Мартину [80], [81].

§ 8. Теорема 7.22 обобщает известное неравенство Рао — Крамера [90]

инеравенствоВолфовитца [22].

§9. Леммы 7.3 и 7.4 содержатся в статье Каллианпура и Стрибел [74].

 

Глава 8

§

1, 2. Выводу представлёний для условных математических ожиданий

л t(h)

при разных предположениях о (0, h) были посвящены работы мно­

гих авторов. Прежде всего необходимо отметить классические работы Колмо­ горова [87] и Винера [21], которые в рамках линейной теории рассмотрели задачу построения оптимальных оценок для случая стационарно связанных процессов. Развернутое изложение их результатов вместе с достижениями последних лет содержатся у Яглома [172], Розанова [139], Прохорова и Ро­ занова [135]. По поводу результатов, касающихся нелинейной фильтрации, см., например, работы Стратоновича [146], [147], Вентцеля [19], Вонэма [25],

Кушнера [98], [99], Ширяева [165], [166], [170], Липцера и Ширяева [111], [114]—[116], Липцера [108]—[ПО], Кайлата [67], [70], Фроста и Кайлата [155],

Стрибел [148], Каллианпура и Стрибел [74], [75], Ершова [50], [51], Григелиониса [41]. Приводимый вывод следует в основном статье Фуджисаки, Кал­ лианпура и Кунита [156]. Первые общие результаты по построению оптималь­ ных нелинейных оценок для случая марковского процесса были получены

Стратоновичем [146],

[147] в рамках теории

условных марковских процессов.

§

3. Представление (8.56) для Пі (h) в

случае процессов диффузионного

типа

было

получено

Ширяевым [165], Липцером и Ширяевым [111].

§

4, 5.

Теоремы

8.4 и 8.5 приводятся впервые. Частные их случаи были

получены Стратоновичем [147], Липцером и Ширяевым [112]—[116], Липце­

ром [108]—[110].

стохастические дифференциальные уравнения

§ 6. Рассматриваемые

с частными производными

для условной плотности были выведены Липце­

ром и Ширяевым [111]. Результаты о единственности решения принадлежат Розовскому [140].

Глава 9

§ 1—3. Частные случаи теоремы 9.1 были опубликованы в работах Во­ нэма [25], Ширяева [166], Липцера и Ширяева [166], Стратоновича [147]. Приводимый мартингальный вывод дается впервые. Единственность решения

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ