- •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 .