- •Ответы к экзамену по курсу «Теория случайных процессов»
- •6. Задание вероятностной меры на (rт,b(rт)). Теорема Колмогорова (теорема 8 – без доказательства)
- •7. Определение случайной величины. Примеры. Разбиение. Дискретная(простая) случайная величина. Распределение вероятностей случайной величины.
- •2) Если случайная величина , то найдется последовательность простых случайных величин таких, что для всех .
- •10. Интеграл Лебега. Свойства математического ожидания.
- •12. Лемма Фату(теорема 16), теорема Лебега о мажорируемой сходимости (теорема 17). Равномерно интегрируемое семейство случайных величин. Критерий равномерной интегрируемости(теорема 19).
- •14. Сходимость в пространстве Lp, p принадлежит [1, ∞]. Критерий Коши(теорема 24).
- •16. Относительная слабая компактность семейства вероятностных мер. Теорема Прохорова (теорема 29)
- •26. Полумартингал (определения). Примеры
- •30. Мартингальные преобразования. Теорема Дуба-Мейера (теорема 50).
- •31. Последовательность имеющая ограниченную вариацию. Семимартингалы. Критерий того, что последовательность является семимартингалом (теорема 55).
- •32. Формула Ито для согласования случайных последовательностей (теорема 58). Формула Ито для произведения двух семимартингалов. Квадратическая и взаимная вариация (определения).
- •35. Разложение Куниты-Ватанабе (теорема 64).
- •36. Локальная плотность. Докажите, что локальная плотность является неотрицательным мартингалом (теорема 65).
- •37. Теорема (67) Гирсанова.
- •38. Однородная Марковская цепь. Классификация состояний однородной марковской цепи (теоремы 69-72)
- •2) Если - счетно, то классов не более, чем счетно.
- •40. Определение случайного процесса. Прогрессивно измеримый процесс. Достаточные условия существования прогрессивно измеримого процесса (теорема 76)
- •42. Пуассоновский случайный процесс (определение) и его свойства.
- •43. Полумартингалы (определения, случай непрерывного времени) Предопределенный процесс. Теорема (78) Дуба-Мейера. Пример.
- •44. Регулярные мартингалы. Критерий существования непрерывной справа модификации у равномерно интегрируемого супермартингала (теорема 79).
- •На лекциях была без доказательства!
- •48. Остановленный случайный процесс, локализующая последовательность, локальный полумартингал (непрерывное время).
- •49. Классификация марковских моментов опциональные, предсказуемые.
- •51. Процессы ограниченной вариации и их свойства (теоремы 94, 95).
- •52. Точечный случайный процесс (определение). Считающий процесс и его свойства. Компенсатор. Пример точечного процесса.
- •53. Интеграл Римана-Стильтеса (определение) и его свойства (теорема 96).
- •56. Интегрирование случайных процессов по мартингалами имеющим ограниченную вариацию (теорема 100).
- •57. Теорема Кэмбелла (следствие 101). Найдите характеристическую функцию Пуассоновского случайного процесса.
На лекциях была без доказательства!
48. Остановленный случайный процесс, локализующая последовательность, локальный полумартингал (непрерывное время).
Определение. Случайный процесс называется остановленным если .
Определение. Пусть последовательность марковских моментов такая, что , причём Р -п. н. для и пусть Р - п. н.. Такую последовательность назовём локализующей ( ). Если же , то последовательность назовём локализующей.
Определение. Случайный процесс называется локальным мартингалом , если существует локализующая последовательность марковских моментов такая, что для Р - п. н. .
Аналогичным образом определяются локальные субмартингал и супермартингал.
Теорема 86. Пусть - локальный мартингал относительно меры Р. Тогда - супермартингал (относительно меры Р).
Доказательство. Так как Р — п.н. для , где - локализующая последовательность, то в силу леммы Фату . Доказательство закончено.
49. Классификация марковских моментов опциональные, предсказуемые.
Определение. Марковский момент называется предсказуемым, если существует последовательность марковских моментов такая, что: а) Р - п. н., б) Р - п. н., при этом последовательность называют предвещающей марковский момент .
Пример. Пусть момент остановки, а . Ясно, что момент остановки, более того предсказуемый момент остановки, так как предвещает последовательность , где
Определение. Марковский момент называют достижимым, если существует предсказуемая последовательность марковских моментов таких, что Р - п. н., т. е.
Определение. Марковский момент называется недостижимым (вполне или тотально недостижимым) или опциональным, если для каждого предсказуемого момента остановки Р - п. н. .
Теорема 87. Марковский момент - опционален тогда и только тогда, когда существует последовательность моментов остановки такая, что: а) Р - п. н. для , б) Р - п. н..
Очевидно следующее утверждение.
Теорема 88. Пусть — опциональный марковский момент. Тогда для любой предсказуемой последовательности марковских моментов
Задача. Докажите, что момент времени в который происходит первый скачок пуассоновского процесса является опциональным марковским моментом.
Теорема 89. Пусть где , и стохастические интервал вида , где - опциональные марковские моменты, порождают алгебру .
Доказательство. Сначала заметим, что - это предсказуемый момент остановки равный нулю на и бесконечности на . Значит . Очевидно, что . Заметим, что предсказуемым м. о., поэтому , следовательно .
Рассмотрим интервал , где - предсказуемый м.о. Нам надо показать, что этот интервал принадлежит алгебре порождённой выше рассмотренными интервалами. Действительно, поскольку , а для последовательностей , предвещающей на множестве , имеем Отсюда следует утверждение теоремы.
50. Классификация потоков σ-алгебр: предсказуемая, оптимальная (теорема 90). Классификация случайных процессов. Докажите, что предсказуемая σ-алгебра порождена всеми непрерывными слева случайными процессами (теорема 91).
Пусть имеется стохастический базис .
Определение. Опциональной (предсказуемой) алгеброй, обозначается через называется алгебра, порождаемая стохастическими интервалами вида где — опциональный (предсказуемый) момент остановки.
Из определения следует следующее утверждение.
Теорема 90(?????). .
Определение. Случайный процесс со значениями в называется опциональным (предсказуемым), если отображение измеримо относительно алгебры на .
Теорема 91. Предсказуемая алгебра порождена всеми непрерывными слева согласованными процессами.
Доказательство. Из теоремы 18 следует, что порождена всеми процессами вида , где и , где — любые опциональные марковские моменты, причём Р - п. н. . Ясно, что эти процессы непрерывны слева и согласованы. Поэтому для доказательства теоремы достаточно доказать, что каждый непрерывный слева согласованный процесс является предсказуемым. Обозначим . Процесс - предсказуем и непрерывен слева и поэтому Р - п. н. Значит - предсказуемый процесс. Доказательство закончено.
Теорема 92. Опциональная алгебра порождена всеми согласованными процессами, непрерывными справа и имеющими предел слева.
Доказательство. Опциональная алгебра порождена процессами вида , где - любые опциональные марковские моменты, причём , которые являются согласованными, непрерывными справа и имеющие левый предел. Поэтому нам осталось доказать, что каждый согласованный, непрерывный справа и имеющий предел слева процесс - опционален.
Пусть - случайный процесс являющийся таковым. Для каждого, целого положительного числа построим возрастающую последовательность моментов остановки следующим образом: для всех , причём если это множество пустое, то полагаем, что . В силу теоремы - прогрессивно измерим, поэтому тоже прогрессивно измерим. Значит , где прогрессивно измерим. Заметим теперь, что - м. о., поэтому из непрерывности справа процесса получаем, что Р - п. н. на множестве (попутно заметим, что непрерывность слева эквивалентна тому, что для Р - п. н.). Обозначим для Процесс - опционален, поскольку он представляет собой сумму счётного числа опциональных процессов. Устремляя теперь получим, что из непрерывности справа Р - п. н., т. е. -опциональный процесс. Доказательство закончено.
Теорема 93. Если процесс - опционален, то множество - тонкое (для ).
Доказательство. Пусть и по индукции определим Очевидно, что если , то для любых фиксированных . Ясно, что процесс - непрерывен справа и согласован, a - момент остановки. Заметим теперь, что множество Поэтому где также является моментом остановки. Заметим, что из опциональности процесса следует, что Р - п. н. при . Поэтому . Доказательство закончено.