
- •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.
56. Интегрирование случайных процессов по мартингалами имеющим ограниченную вариацию (теорема 100).
Пусть
- мартингал, имеющий интегрируемую
вариацию. Пусть
-
ограниченный предсказуемый случайный
процесс. Тогда определен P-
п. н. интеграл Римана - Стилтьеса от
предсказуемой функции
по мартингалу m:
,
где
- разбиение отрезка
,
такое, что
при
.
Из этого построения следует, что
- измерим.
Теорема
100. Пусть
-
ограниченный предсказуемый процесс, а
-
-
мартингал имеющий ограниченную
интегрируемую вариацию, т. е. МVar
.
Тогда определён интеграла Римана -
Стилтьеса
,
являющийся: а) при каждом t
-
измеримой случайной величиной; б)
мартингалом относительно потока
и
меры Р.
Доказательство.
Утверждение а) теоремы очевидно. Установим
б). Надо показать, что при
P - п. н. Очевидно,
что это равенство эквивалентно следующему
.
Действительно, пусть
-
разбиение отрезка (,
t], тогда имеем
.
По теореме Лебега о можарируемой сходимости, имеем, в силу свойств условного математического ожидания, P - п. н.
Последнее
равенство следует из того факта, что P
- п. н.
.
Доказательство закончено.
57. Теорема Кэмбелла (следствие 101). Найдите характеристическую функцию Пуассоновского случайного процесса.
Теорема
30 (Кэмбелл). Пусть
-
считывающий процесс, а
его компенсатор относительно меры Р.
Пусть
- ограниченный предсказуемый процесс.
Тогда
.
Доказательство. Нам надо установить равенство
(5)
Заметим,
что
-
мартингал, имеющий интегрируемую
вариацию, поэтому (5) следует из теоремы
29.
Пример.
Пусть
пуассоновский
процесс с интенсивностью
.
Найдём его характеристическую
функцию. Заметим, сначала, что
-
мартингал относительно меры P.
К функции
применим формулу Ито (4), имеем
(6)
Возьмём
математическое ожидание относительно
левой и правой частей (6), учитывая (5),
имеем
.
Заметим теперь, что
. В силу теоремы Фубини имеем:
.
Отсюда следует, что
.
58. Свойства компенсатора точечного процесса (теорема 102). Случайная замена времени (теорема 103).
Теорема 102. Справедливы утверждения.
1)
Компенсатор
точечного процесса
допускает единственное разложение
,
где
-
непрерывная составляющая,
-
разрывная составляющая.
2)
Р - п. н.
3)
P – п. н. для любого t.
Доказательство. 1) Первое утверждение теоремы следует из теоремы 24.
2) Так как
,
то
.
Заметим, что
- измерим, поэтому
.
Так как
,
то
Р - п. н.
3) Сначала заметим, что Р – п. н.
.
Так
как
является мартингалом, a
- предсказуемый возрастающий процесс.
Поэтому из теоремы Дуба - Мейера следует
третье утверждение. Теорема доказана.
8.2.
Пусть
-
точечный процесс, а
- его компенсатор, где
-
измеримая функция.
Теорема
103. Пусть Р - п. н.
.
Пусть существует функция
,
обозначаемая через
,
такая, что
.
Тогда
- стандартный пуассоновский процесс
(т. е. интенсивность его равна единице).
Доказательство.
Сначала покажем, что процесс
имеет компенсатор t, т. е.
- мартингал относительно потока
и меры Р. Пусть
-
ограниченный предсказуемый процесс,
тогда имеем, в силу теоремы 30,
.
Покажем
теперь, что
.
Очевидно, что
-
точечный процесс, поэтому
.
Отсюда следует, что
.
Значит
.
Доказательство закончено.