
- •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.
51. Процессы ограниченной вариации и их свойства (теоремы 94, 95).
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.
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].
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
94. Согласованный случайный процесс
тогда
и только тогда, когда
для
,
где
.
(Докажите самостоятельно).
Теорема
95. 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 92 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 86 он опционален. Доказательство
закончено.
Замечание.
Обозначим через
- множество интегрируемых возрастающих
процессов, т. е.
,
если
.
Через
обозначим множество интегрируемых
возрастающих процессов, т. е.
,
если MVar
.
52. Точечный случайный процесс (определение). Считающий процесс и его свойства. Компенсатор. Пример точечного процесса.
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.
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
.