- •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.
12. Лемма Фату(теорема 16), теорема Лебега о мажорируемой сходимости (теорема 17). Равномерно интегрируемое семейство случайных величин. Критерий равномерной интегрируемости(теорема 19).
Теорема 20(Лемма Фату). Пусть случайные величины. Тогда справедливы следующие утверждения:
а) если то ;
б) если , то ,
в) если ,то .
Доказательство. а) Пусть . Тогда = . Ясно, что и для всех . Тогда по теореме 18 имеем
М М М . Таким образом а) –доказано.
Утверждения б) и в) доказываются аналогично.
Теорема 17 (Лебега о мажорируемой сходимости). Пусть случайные величины такие, что P – п.н. и Тогда 1) , 2) при .
Доказательство. По условию Р- п.н. Поэтому в силу пункта а) леммы Фату и по свойству G) математических ожиданий имеем М М . Таким образом первое утверждение установлено, так как из неравенства следует, что .
Утверждение 2) доказывается также, если заметить, что .
Определение. Семейство случайных величин называется интегрируемым (р.и.), если когда или .
Очевидно, что если последовательность такая, что и , то семейство - р.и.. Приведем критерий равномерной интегрируемости последовательности .
Теорема 19. Последовательности равномерно интегрируема тогда и только тогда, когда выполняются условия:
i) для любого существует такое , что и ;
ii) .
Доказательство. Для любой положительной случайной величины , множества и всех справедливо неравенство
+ .
Отсюда вытекает, что
+ (4)
Необходимость условия i) следует из (4), если в нем положить что
и Р(А) . Условие ii) следует из (4), если в нем положить .
Обратно. Сначала заметим, что для любой положительной случайной величины справедливо неравенство
М . (5)
Если выполнено ii), то в силу (5) имеем
.
Если выполнено i), то возьмем такое, что для любых . Тогда для всех . Стало быть семейство -равномерно интегрируемо. Доказательство закончено.
Предложение. Семейство случайных величин равномерно интегрируемо тогда и только тогда, когда .
Доказательство. Необходимость очевидна, так как .
Достаточность. Обозначим р(с) . Очевидно, что р(с) = 0. Заметим, что:
1) для всех с, поэтому ;
2)
. (6)
Пусть и выберем c таким, что р(c) , а таким, что . Тогда в силу (6) для любого n. Значит семейство равномерно интегрируемо. Доказательство закончено.
13. Достаточное условие равномерной интегрируемости (теорема 20). Докажите: если семейство {ξ n}n≥1 – равномерно интегрируемо, то М| ξ n |<∞ (теорема 21).
Теорема 20. Пусть - последовательность интегрируемых случайных величин, а - возрастающая функция такая, что и . Тогда семейство - равномерно интегрируемо.
Доказательство. Пусть . Выберем для число большим таким, что . Тогда равномерно по n. Доказательство закончено.
Теорема 21. Пусть семейство случайных величин - равномерно интегрируемо. Тогда
Доказательство. Для фиксированного , имеем в силу теоремы 22
(Следствие 22. Пусть выполнены условия теоремы Лебега о мажорируемой сходимости и для р>1. Тогда и .)
для любого конечного
=
+ . Доказательство закончено.