книги из ГПНТБ / Липцер Р.Ш. Статистика случайных процессов. Нелинейная фильтрация и смежные вопросы
.pdf§ Ч |
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ |
|
|
27 |
|||||||
заменить |
на |
условное математическое ожидание |
М( - | ^), |
где |
|||||||
^ — ст-подалгебра |
ЗГ |
основного вероятностного |
пространства |
||||||||
(Q, Т , Р). |
|
|
|
|
Ч е б ы ш е в а . |
Если |
М | £ | < о о , |
то |
для |
||
Н е р а в е н с т в о |
|||||||||||
всякого а > О |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P { l g | > a } < ^ i . |
|
|
|
|
|
|
7. |
Лемма |
Бореля — Кантелли |
служит |
основным средством |
|||||||
при исследовании свойств, выполняющихся «с вероятностью |
1». |
||||||||||
Пусть |
А 1, |
А2, |
. . . — последовательность |
|
множеств |
из |
SF. |
||||
Множество А* называется верхним |
пределом |
последовательно |
|||||||||
сти множеств Л|, |
Аъ ... и обозначается А* = |
lim„sup Ап, если А* |
|||||||||
с о с т о и т из всех |
тех |
точек со, каждая из которых принадлежит |
бесконечно многим Ап. Отправляясь от этого определения, не трудно показать, что
ООоо
иV
П=1ГП—П
Часто также пишут |
А* = {Ап |
б. ч.}. |
||
Множество Л, |
называется |
нижним пределом последователь |
||
ности |
множеств |
Аи |
А2, • ■. |
и обозначается At — limrt inf Ап, |
если |
Л, состоит из точек со, |
каждая из которых принадлежит |
всем Ап, за исключением, самое большее, конечного их числа.
Всоответствии с этим определением
оооо
Л^ и f l А™-
п=-1 ш= п
Л е м м а |
Б о р е л я — К а н т е л л и . Если |
2 Р ( ^ « ) < ° ° > |
то |
|||
|
|
ОО |
|
П=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Р(Л*) = 0. Если |
же 2 |
Р(Л„) = °° и множества Аь Л2, ... |
не- |
|||
зависимы (т. |
е. |
гс=1 |
Р(Л<6) |
для любых |
||
Р (А 1{, |
. . . , Лг&) = Р(Л*1) ... |
|||||
различных іи . .. , ik), |
то Р (Л ’) = 1 . |
|
£(со), опре |
|||
8. Гауссовские системы. Случайная величина £ = |
||||||
деленная на |
вероятностном пространстве(Q, 3F, Р), |
называется |
гауссовской (или нормальной), если ее характеристическая функция
|
(J2 |
|
<р(0 = Ме'^ = е П 2 1, |
(1.13) |
|
где — о о < т < о о , а2<оо . |
В невырожденном |
случае (сг2 > 0) |
у функции распределения |
|
|
^Ч(*) = |
Р{ю: | (©)<*} |
(1.14) |
28 |
|
|
|
|
|
НЕОБХОДИМЫЕ СВЕДЕНИЯ |
|
|
|
|
|
[ГЛ. I |
|||||||
существует плотность |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
fl (х) = |
---- |
- e~<JC~lra)a''2gZ, |
|
— о о < х < о о . |
|
|
(1.15) |
||||||||||
|
|
|
|
|
у 2.Тіа |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
В вырожденном |
случае (а2 = |
0), очевидно, |
Р {| = т } = 1 . |
|
|||||||||||||||
Параметры |
т и о2 нормального распределения, |
задаваемого |
|||||||||||||||||
характеристической |
функцией |
(1.13), |
имеют |
простой |
смысл: |
||||||||||||||
т = |
М|, |
о2 = 0 1 , |
где D £ = M ( g — Mg)2— дисперсия |
случайной |
|||||||||||||||
величины |. |
|
|
то |
Mg2rt = |
(2«— l)!!a2". |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
Если |
т — О, |
|
|
|
|
|
запись *) |
||||||||||||
В |
дальнейшем |
|
часто |
будет |
|
использоваться |
|||||||||||||
g~jV(/n, о2), означающая, |
что | |
является |
гауссовской |
величи |
|||||||||||||||
ной с параметрами т и а2. |
|
|
£„), состоящий из случайных |
||||||||||||||||
Случайный |
вектор g = |
(g(, . . . , |
|||||||||||||||||
величин |
| ь . .. , |
|
£п, называется гауссовским (или нормальным), |
||||||||||||||||
если |
его характеристическая |
функция |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
П |
|
|
Ф (і) = |
M e * », |
|
* = ( * „ . . . , |
U |
|
t, е= /?» |
(С I) = |
2 |
|
^ / . |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
/= I |
|
|
задается |
формулой |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
Ф (t) — ei |
|
2 |
(t, т)——Ш. |
|
|
|
(1.16) |
|||||
где т = (ти . . . , |
/я„), I m f | < |
оо, (Rt, t) = |
2 Пь АО и Я = |
||rfe/|| — |
|||||||||||||||
неотрицательно |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а, / |
|
|
|
|
|
|
|||
определенная симметрическая матрица: |
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
2 |
/ |
|
|
5=^ 6, |
t j ( =R, |
|
гfcj |
|
Гу^. |
|
|
|
|
|||
|
|
|
ft, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В невырожденном случае (когда матрица Д* положительно |
|||||||||||||||||||
определенная |
и, |
следовательно, |
| / ? | = d e t # > 0 ) |
у |
функции |
||||||||||||||
распределения /^(х,, ... , |
х„) = |
Р{ю: |
g ,< x ,, |
. . . , |
g„ < х„} век |
||||||||||||||
тора |
g = |
(g(, |
|
|
%п) существует плотность |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
, хп) ■ |
|
|
(1/2 |
•ехр |
|
|
>,аИ(х{— т {)(х,- — nij) |
, |
(1.17) |
||||||||
|
|
(2я)ге/2 |
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
где Л = |
|[аг/ [| — матрица, |
обратная |
к R |
(А = |
R~l), |
\ А \ = |
del А. |
||||||||||||
Пользуясь введенными выше обозначениями, |
плотность |
||||||||||||||||||
fl(xb |
. .. , хп) |
можно |
(в |
невырожденном |
случае) |
переписать |
|||||||||||||
*) Заметим, что обычно пишут |
g~jV (m, |
а). |
Нам удобно, |
однако, ис |
|||||||||||||||
пользовать |
запись |
|
|
|
о2). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
§ 21 |
|
СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ |
|
29 |
||||||
в таком виде *): |
|
|
|
|
|
|
|
|||
fl(x u |
|
хп) = |
|
е х р { - 1 ( Л ( х - m), (л: — m))J, |
||||||
где %= (л:1, |
|
|
хп), т — {ти . . . , |
тп). |
|
|
|
|||
Как и в одномерном случае (п — 1), вектор m = (mh . . . , тп) |
||||||||||
и матрица |
/? = |
||гг/|| |
допускают |
простую |
и наглядную |
интер |
||||
претацию: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
т г = |
М|г> |
гі; = |
соѵ(|ь i/)=M (gi — m,-)(|у — m,). |
(1.18) |
||||||
Иначе |
говоря, m |
есть вектор |
средних |
значений, |
а |
Д есть |
||||
матрица |
ковариаций |
вектора £ = |
(£,, . . . , |
£„). |
— неко |
|||||
Система |
случайных |
величин |
£ = {£а, а е %}, где |
|||||||
торое конечное |
или |
бесконечное множество, называется гаус |
||||||||
совской, если |
любая |
линейная комбинация |
|
|
||||||
1А і + |
’ •' |
+ |
Ч А л ’ |
“<е 91’ S е RX' |
г — 1, 2.........п’ |
является гауссовской случайной величиной. Иногда удобно пользоваться иным, но эквивалентным данному, определением гауссовской системы. Согласно этому определению система
случайных |
величин ^ = {ga, аеЗ І} |
называется |
|
гауссовской, |
||||||||||||||
если |
для |
любого п и любых а,, . . . , |
ап е |
|
91 |
случайный |
вектор |
|||||||||||
|
, . . . , |
|
%а ^ является гауссовским. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
§ 2. Случайные процессы. Основные понятия |
|
|
|||||||||||||
|
1. Определения. Свойства измеримости. Пусть {Q, |
Р) — |
||||||||||||||||
вероятностное |
пространство |
и |
Г = |
[0, оо). |
Семейство Х — (%), |
|||||||||||||
t |
Т, |
случайных |
величин |
= |
|
называется |
(действитель |
|||||||||||
ным) |
случайным |
процессом |
с |
непрерывным |
временем |
t s Т. |
||||||||||||
В том случае, когда временной параметр |
/ |
пробегает множе |
||||||||||||||||
ство ІѴ = |
|
{0, 1, ...,}, семейство |
Х = |
(|Д |
if |
е |
I V , называют |
слу |
||||||||||
чайной последовательностью или случайным процессом |
с |
ди |
||||||||||||||||
скретным |
временем. |
в е Н функция |
времени |
^(ю) |
( t ^ T |
|||||||||||||
|
При |
фиксированном |
||||||||||||||||
или t ^ |
N) |
называется |
траекторией или реализацией, отвечаю |
|||||||||||||||
щей элементарному исходу ы. |
|
X = |
|
|
|
|
(где |
|
|
|||||||||
|
С каждым |
случайным процессом |
{%t), t ^ |
Z |
Z |
— Т |
||||||||||||
в случае |
непрерывного |
времени |
и Z = iV |
в случае дискретного |
||||||||||||||
времени), естественным образом связываются а-алгебры |
ZFS — |
|||||||||||||||||
= |
a{£s, s ^ /} , |
являющиеся |
наименьшими |
a-алгебрами, |
отно |
|||||||||||||
сительно |
которых измеримы случайные величины | s, х |
|
Для |
|||||||||||||||
условных |
|
математических ожиданий |
|
|
|
иногда |
будем |
*) Как и в (1,16), (• ,• ) обозначает скалярное произведение,
30 |
|
НЕОБХОДИМЫЕ СВЕДЕНИЯ |
|
|
[ГЛ. 1 |
|
использовать также следующие |
обозначения: |
М (rj [ |
|
и |
||
M(rili')- |
|
|
|
|
|
|
Для условных вероятностей |
Р(Л |£Г|) применяются |
анало |
||||
гичные обозначения: Р ( Л ||Я, |
и Р ( Л| ^) . |
|
|
|
||
Случайный |
процесс X = (%t), |
tc=T, называется измеримым, |
||||
если для |
любых борелевских |
множеств В е |
38 числовой |
пря |
||
мой R1 |
|
{(со, t): ^ ( с о ) е й } е Г Х « ( П |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
где 3S(T) |
есть |
а-алгебра борелевских множеств на 7 = |
[0, |
оо). |
Следующая теорема иллюстрирует важность понятия изме римости процесса, заданного на полном вероятностном про
странстве (£2, |
Р). |
|
Я = |
(£*), / е Т, — измери |
||
Т е о р е м а |
1.9 (Фубини). Пусть |
|||||
мый случайный |
процесс. |
|
|
|
измери |
|
1) Почти все траектории этого процесса являются |
||||||
мыми (по Борелю) функциями от t е |
Г. |
то mt = |
является |
|||
2) Если |
М\t |
существует при всех t е Г , |
||||
измеримой функцией от t e T . |
|
Т — [0, оо) и |
|
|||
3) Если |
S — измеримое |
множество на |
|
|||
J |
М| |
I* |d* < °о, |
то Р-п. н. |
[ | ^ | ^ < ° ° . |
|
|
S |
|
|
|
і |
|
|
т. е. почти все траектории ^==|Дсо) интегрируемы на множе стве S и
|
|
|
j |
J It dt. |
|
|
|
|
s |
s |
|
Пусть |
F — (9~t), |
t ^ T |
, — неубывающее семейство |
сг-алгебр, |
|
цесс |
X = |
s ^ t . |
Говорят, что (измеримый) случайный про |
||
(%t), t ^ T , |
согласован с семейством сг-алгебр F = (&’t), |
||||
t ^ T , |
если при каждом t е Т случайные величины |
являются |
^-измеримыми. Для краткости такие случайные процессы
будут обозначаться X = (%t,iF t), t<=T, и л и |
просто X = (\t, 3 rt) |
|
и называться F-согласованными или неупреждающими *). |
||
Случайный процесс Х = |
(\и STt), t ^ T , |
называется прогрес |
сивно измеримым, если для |
каждого І е Г |
|
{(со, s < t): ls (w)e±B}<=9~t X #([0, t]),
где В — борелевские множества на R1, а !М([0,2]) — сг-алгебра борелевских множеств на [0, і].
*) Такие процессы называют также неантисипативными (non-anticipative processes).
§ 2] |
Сл учай ны е п р о ц е с с ы , о сн о вн ы е понятия |
Зі |
Очевидно, что в с я к и й прогрессивно измеримый |
случайный |
|
npoüecc |
X = (%t,&~t), t ^ T , является измеримым и согласован |
ным с F = |
{3~t), t е Г . |
|
|
|
|
|
|
||
Всякий непрерывный справа (или слева) случайный процесс |
|||||||||
X — |
|
t ^ T , |
является |
прогрессивно |
измеримым |
[126]. |
|||
Два |
случайных процесса |
Х = (Іі (ы)), |
І е Г , и X ' = |
(£' (©')). |
|||||
/ е Т , |
заданных, |
быть может, на разных вероятностных |
про |
||||||
странствах |
(£2, 3F, Р) и |
(СУ, |
, Р'), |
будут называться |
слабо |
||||
эквивалентными, |
если |
|
|
|
|
|
|
||
Р (со: |
|
|
Ч . е |
4 . } = Р > ': |
& |
It. |
А.. |
||
для любых |
tu . . . , Іл е Т |
и борелевских |
множеств Л,.........Ап |
||||||
числовой прямой |
R’. |
|
( |<(со)) и X '= |
(|'(а>)), t ^ T , задан |
|||||
Случайные процессы Х = |
ные на одном и том же вероятностном пространстве (£2, Ѳ~, Р),
называются стохастически эквивалентными, если Р (^ ф £,')= 1
для всех t ^ T . Процесс X' = (gj(<ö)), t ^ T , стохастически экви
валентный X = % (со)), t ^ T , называют модификацией процесса X. Известно, что если процесс Х = (^(со)), t ^ T , измерим и
согласован |
(с F = ( ^ ) , t ^ T ) , |
то у него существует прогрес |
|||||||||
сивно измеримая |
модификация |
[126]. |
|
|
|
||||||
Пусть £ = |
£(<») |
и т) = л (со) — две |
случайные величины, опре |
||||||||
деленные |
на |
(£2, ЗГ), |
причем |
|
р является ^«-измеримой, |
где |
|||||
&’t = o(Q. |
Тогда |
существует |
такая борелевская |
функция |
Y — |
||||||
= Y (х), X е R \ что ц(со) = Y (|(со)), |
Р-п. и. В дальнейшем часто |
||||||||||
будет |
использоваться |
следующее |
обобщение |
этого факта |
(см. |
||||||
[46], стр. 543). |
|
|
|
|
— случайный |
процесс, опре |
|||||
Пусть |
|(со) = (If (со)), |
|
|
||||||||
деленный |
на |
(£2, £Г), ^ ~ « = а { со: \ t (ш), t ^ Г} и |
&т — наимень |
||||||||
шая ст-алгебра в |
пространстве RT всех действительных функ |
||||||||||
ций x = (xt), |
0<П ^ T , |
содержащая множества |
вида {л:: я* е |
||||||||
g 4|, |
... , |
xi/t^ A |
nJ, где 0< Н ( ^ 7 ’ |
и At — борелевские множе |
|||||||
ства |
на числовой |
прямой, і = |
1, . . . , п, п = |
1, 2, ... |
|
||||||
Если случайная величина г) = г|(со) является ^«.-измеримой, |
|||||||||||
то найдется такая ^-измеримая |
функция |
У — Y (х), x ^ R T, |
|||||||||
что г] (со) = |
У (| (со)), Р-п. и. *). |
Более того, существуют не более |
чем счетное множество точек Sj, s2, . . . , принадлежащих ин
тервалу [О, У], и (измеримая) функция |
У = У (г), определенная |
|
для z — (z{, z 2, ... ) ^ R ° ° , такие, |
что |
|
ті(<в) = У (£,_(<»), |
. . . ) |
(Р-п. и). |
*) Для случайных величин р, являющихся ^"|-измеримыми, часто будут также использоваться обозначения р = рг (|), р = р(Г, |).
32 |
НЕОБХОДИМЫЕ СВЕДЕНИЯ |
[ГЛ. 1 |
|
Следующее предложение будет неоднократно использоваться |
|||
в книге. Пусть |
X = (£*), |
t е Г , — измеримый случайный процесс |
|
на (Q, 2Г,Р) с |
МI It I < |
оо, / е Г , « пусть F = (3Tt), |
t < = T , — се |
мейство неубывающих о-подалгебр SF. Тогда условные мате матические ожидания У]( = М (g< \ &~t) могут быть выбраны таким образом, что процесс г| = (тр), t<=T, будет измеримым [126], [52].
В соответствии с этим результатом в дальнейшем (даже если это не оговорено особо) всегда будет предполагаться, что
условные математические ожидания М(£г|£К)), |
t e T , |
уже |
так |
||||||||||||||
определены, что процесс % = М (£*| # ”*), |
І е Т , |
является |
изме |
||||||||||||||
римым. |
|
|
Случайный |
процесс X = |
(g*), |
t <= Т, |
|
на |
|||||||||
2. |
Непрерывность. |
|
|||||||||||||||
зывается стохастическим |
непрерывным в точке <0е Г , |
если для |
|||||||||||||||
любого е > О |
P { |t , - i J > e } - * 0 , |
|
s-+ t0. |
|
|
|
|
(1.19) |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
Если (1.19) выполнено для всех |
l0e S = |
T, |
то |
процесс |
X |
||||||||||||
называют стохастически непрерывным (на множестве S). |
|
|
|
||||||||||||||
Случайный |
процесс |
X — |
(%,t), / е |
Т, |
называется непрерывным |
||||||||||||
(непрерывным справа, слева) на |
S s |
Т, |
если |
почти |
все |
его |
|||||||||||
траектории непрерывны (непрерывны справа, |
слева) |
для |
і е |
||||||||||||||
ство |
Иначе говоря, должно существовать такое множе |
||||||||||||||||
N <^£Г с Р (іѴ) = |
0, |
что для всех |
|
|
траектории |
|
(со), |
||||||||||
/ e S , |
суть непрерывные (непрерывные справа, |
слева) функции. |
|||||||||||||||
Следующая теорема дает условия существования непрерыв |
|||||||||||||||||
ной модификации у процесса 2Г = |
(|г(со)), |
1 е [ а , |
Ь\. |
того |
чтобы |
||||||||||||
. Т е о р е м а |
1.10 (критерий Колмогорова). Для |
||||||||||||||||
случайный процесс |
X = |
(^t), t <= [а, |
b\, |
допускал |
непрерывную |
||||||||||||
модификацию |
X* = |
(g’), |
t^ .\a ,b \, |
достаточно, |
чтобы |
нашлись |
|||||||||||
такие постоянные а > 0 , |
е > 0 и С, что |
|
|
|
|
|
|
|
120 |
||||||||
|
|
|
MU/+A- &, |а < С |А |1+8 |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
( |
. |
) |
||||||||
для всех t, 1 + |
А е [ а , |
Ь]. |
(%t), t ^ T , |
называется непрерывным |
|||||||||||||
Случайный |
процесс X = |
||||||||||||||||
в среднем квадратическом |
в точке t0е |
|
Т, |
если |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
M | | , - È tt|2- 0 , |
s - * t0. |
|
|
|
|
(1.21) |
||||||||
Если (1.21) выполнено для всех точек t0е |
S £ |
Т, |
то |
про |
|||||||||||||
цесс X будет называться непрерывным |
в среднем квадратиче |
||||||||||||||||
ском (на множестве S). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
3. Некоторые классы процессов. Остановимся на основных |
|||||||||||||||||
классах случайных |
процессов. |
|
Говорят, |
что |
случайный |
||||||||||||
С т а ц и о н а р н ы е |
п р о ц е с с ы . |
||||||||||||||||
процесс X = (It (со)), |
1 е Г |
= |
[0, оо), |
является стационарным (или |
|||||||||||||
стационарным |
в узком |
смысле), если |
для |
любого действитель- |
§ 2] |
СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ |
33 |
|||||||||||
|
|
||||||||||||
ного А конечномерные |
распределения |
не меняются |
при сдвиге |
||||||||||
на А: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Р fі/. е А ' • *• ’ |
|
|
|
|
:Р {^ |
+д |
|
|
+д |
|
|||
-J |
^ |
|
ьп |
'ч |
|
|
‘ |
'-Л 1 |
|
||||
|
|
ѵЧ . “ |
|
|
|||||||||
если только |
|
, |
|
tn, |
/, |
+ |
A, |
. . . , |
|
А е Г . |
называется |
||
Случайный |
процесс |
J |
= (gf (ш)), / е Г = |
[0, оо), |
|||||||||
стационарным в широком смысле, если |
|
|
|
||||||||||
< °°> |
t ^ T |
и |
М|, = |
М ^+д, |
M|s| f — М|5+Д| г+Д, |
||||||||
т. е. если первые и вторые |
моменты |
не меняются при сдвиге. |
|||||||||||
М а р к о в с к и е |
|
п р о ц е с с ы . |
Действительный |
случайный |
|||||||||
процесс X — {\t,3~t), |
t ^ T , |
заданный |
на |
(Q, £Г, Р), |
называется |
||||||||
марковским |
относительно |
неубывающей |
системы о-алгебр |
||||||||||
F — {SFt), t ^ T , |
если Р-п. н. *) |
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
Р ( Л П Я І Ы = |
РМІ £,) Р( ДІ &) |
(1.22) |
|||||||||
для любых t ^ T , A ^ 3 T t, |
ß e |
f | |
|
|
|
s ^ f ) . |
|
||||||
Действительный |
|
случайный |
процесс |
X = |
{lt), t ^ T , назы |
||||||||
вается (просто) марковским, если он |
является марковским от |
||||||||||||
носительно |
системы |
ст-алгебр |
t = |
&"\ = |
а {%s, s ^ t ) . |
|
Нижеследующие утверждения можно положить в основу различных, но эквивалентных определений марковости про
цесса |
X — {It, 9~t), t < = Т. |
|
|
условия |
эквивалентны, |
|
|||||||||
Т е о р е м а |
1.11. |
Следующие |
|
||||||||||||
1) X — (%, &~t), |
t ^ T , |
— марковский |
процесс |
относительно |
|||||||||||
F = (Sr,), |
і е Г ; |
|
|
и любой ограниченной SF^t |
го)-измери |
||||||||||
2) |
для |
каждого t ^ T |
|||||||||||||
мой случайной |
величины г| |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
М (Т1І^)=М (Т1ІЫ (Р-п. и.); |
|
(1.23) |
||||||||
3) |
для |
t ^ s ^ O |
и |
любой |
{измеримой) |
функции |
f{x) |
||||||||
с sup I f{x) I < |
о о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
* |
|
|
|
|
M[f(Zt)\Srs} = |
M [ f( W \U |
|
(1-24) |
|||||||
Для проверки того, когда |
процесс |
X = ( l t), t ^ T , |
является |
||||||||||||
(просто) марковским, полезно следующее утверждение. |
{\t), |
||||||||||||||
Т е о р е м а |
1.12. |
Для того чтобы случайный процесс X = |
|||||||||||||
t е Г, |
был |
марковским, |
необходимо |
и достаточно, |
чтобы для |
||||||||||
каждой |
{измеримой) функции |
f{x) |
с |
su p |/(*) | < оо |
и любого |
||||||||||
набора |
0 ^ |
^ |
t2^ |
. . . ^ |
tn |
t |
|
|
X |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
h n] = |
M[f{lt) \ltn], |
|
(1.25)*2 |
*) В соответствии с предыдущими соглашениями Р ( -| %t) обозначает условную вероятность Р ( .|о ( ^ )) .
2 Р. Ш. Липцер, А. Н. Ширяев
34 |
НЕОБХОДИМЫЕ СВЕДЕНИЯ |
[ГЛ. 1 |
П р о ц е с с ы |
с н е з а в и с и м ы м и |
п р и р а щ е н и я м и |
являются важным частным случаем марковских процессов.
Говорят, что |
процесс X = (£*), / е Г , является процессом |
с |
не |
||||
зависимыми |
приращениями, |
если |
для |
любых |
tn> / „ _ ] |
> . . . |
|
... >*“, > 0 |
приращения |
— |
•••, |
ltn ~ l t n„l |
образуют |
си |
стему независимых случайных величин.
Процесс с независимыми приращениями называется одно родным (по времени), если распределение вероятностей прира щений It — зависит лишь от разности t — s. Часто такие процессы еще называют процессами со стационарными неза
висимыми приращениями. |
процесс J = ( |p ZTt), |
te^T , |
М а р т и н г а л ы . Случайный |
||
называется мартингалом (относительно системы F — М , |
t<=r), |
|
если М I It I < °о, ( е ? , и |
|
|
М ( i t l ^ s ) ^ h , |
(Р-п. н.). |
(1.26) |
Мартингалам (а также близкому понятию — полумартингалам) будет посвящена значительная часть настоящей книги.
§3. Марковские моменты
1.Определения. Пусть (Q, 5F, Р) — вероятностное простран
ство, Т = [0, о о ) |
и F = (3Ft), |
t ^ T , — неубывающая |
последова |
|||
тельность сг-подалгебр |
s^Lt). Как отмечалось |
|||||
в § 1, а-алгебра |
Ѳ~ предполагается пополненной |
по |
мере |
Р |
||
(SF — ёГр). Далее |
всюду будет также предполагаться, |
что |
и |
|||
о-алгебры SFи |
t ^ T , пополнены множествами из |
имеющими |
||||
P-меру нуль. |
|
|
|
|
|
|
Случайная |
величина (т. е. |
^-измеримая функция) t = t (cö), |
принимающая значения в 7’ = [0, оо], называется марковским моментом (относительно системы F = {SFt), t<=T), если для ка ждого t е Т
{со: т (с о )< /} е н ^ . |
(1.27) |
Марковские моменты (м. м.) называют |
также случайными |
величинами, не зависящими от будущего. Если Р{т(со) < оо} = 1,
то м. м. |
называется моментом остановки (м. о.). |
||||
|
С каждым м. м. |
т = т(со) |
(относительно системы F — i^t), |
||
te=T) связывается о-алгебра |
— совокупность тех множеств |
||||
A s |
(ю: |
т < |
оо}, для |
которых |
А П {т < /} е STt при всех / е Г . |
до |
Если |
под |
t понимать совокупность событий, наблюдаемых |
||
момента |
времени |
t, то @~х |
состоит из событий, наблюдае |
||
мых до случайного момента т. |
|
||||
|
Техника оперирования марковскими моментами довольно |
||||
существенно |
будет использована в настоящей книге. |
МАРКОВСКИЕ МОМЕНТЫ |
35 |
1. Свойства марковских моментов. Для |
каждого |
/ е Г |
по |
||||||||||||||||
ложим*) |
|
|
|
s’ |
|
|
|
= |
о ( [}&"<,) . ^ o - = |
|
|
и |
|
= |
|||||
|
|
|
|
S > t |
|
|
|
|
\ s < t |
I |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Последовательность |
сг-алгебр F — {0~t), |
t<=T, |
называется |
||||||||||||||||
непрерывной |
справа, если 8rt — 2T(+ для |
всех |
t& F . |
Заметим, |
|||||||||||||||
что семейство F+=(TFі+) всегда непрерывно справа. |
t} е |
& t и, |
|||||||||||||||||
Л е м м а |
1.1. |
Пусть |
|
т = |
т(<а) — м. м. |
Тогда {т < |
|||||||||||||
следовательно, {т = |
і) е |
|
|
t. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Д о к а з а т е л ь с т в о |
|
следует из того, что |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
Утверждение, обратное лемме 1.1, вообще говоря, неверно. |
|||||||||||||||||||
Однако справедлива следующая |
|
|
t e T , |
непрерывно |
|||||||||||||||
Л е м м а |
1.2. |
Если |
семейство F — (&"t), |
||||||||||||||||
справа и т = |
т(со) — случайная величина со значениями в [0, оо] |
||||||||||||||||||
такая, |
что |
|
|
|
|
для всех t ^ T , то т |
есть марковский |
||||||||||||
момент, т. е. |
{т«5Д}е£Г,, |
І е Г . |
{т < |
t} е |
ëFt, т о { т ^ ^ } е |
||||||||||||||
Д о к а з а т е л ь с т в о . |
|
Поскольку |
|||||||||||||||||
е ^*/+е для любого |
е > |
0. |
Следовательно, |
{т ^ |
е |
@~t+ = |
9~t. |
||||||||||||
Л е м м а |
1.3. Если хь т2— марковские моменты, |
то tj Д т2 = |
|||||||||||||||||
sm in (x i,T 2), |
т, |
V т2 === шах(т!; т2) и |
Т| + |
т2 |
|
также |
являются |
||||||||||||
марковскими |
моментами. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
Д о к а з а т е л ь с т в о |
следует непосредственно из соотношений |
||||||||||||||||||
{ т , А т 2 |
< |
0 = |
( т , |
< |
t) U { т 2 |
< |
t}, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
{ т , V т 2 < |
/} = |
{ т , < |
f) П { т 2 < |
і), |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
{Т[ + т2 < 0 = {и — 0, т2 = /} U |
|
(J |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
U {И = |
t, т2 = |
0} U / |
[{tj < |
а}П{т2 < |
Ь}]\ , |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a+b < t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
. а, 6>0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где а, |
b — рациональные |
числа. |
|
|
|
|
|
|
|
|
мар |
||||||||
Л е м м а |
1.4. |
Пусть |
т,, |
т2, . . . — последовательность |
|||||||||||||||
ковских моментов. Тогда sup хп также марковский момент. |
Если |
||||||||||||||||||
к тому же семейство F = |
|
|
І е Г , |
непрерывно |
справа, |
то |
|||||||||||||
inf т„, |
lim sup хп |
и |
lim inf тп |
также являются |
марковкими |
мо- |
|||||||||||||
п |
п |
|
|
п |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ментами. |
|
|
|
|
|
следует из того, что |
|
|
|
|
|
|
|||||||
Д о к а з а т е л ь с т в о |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
{sup хп< |
t) = П |
|
< t} e= & „ |
{inf t„ < t) = |
(J {xn |
|
|
|
|
||||||||||
n |
|
|
„ |
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
„ |
|
|
|
|
|
*) Наименьшая 0 -алгебра в f |
|
иногда обозначается |
V r s. |
|
2*
36 НЕОБХОДИМЫЕ СВЕДЕНИЯ [ГЛ. 1
и для lim sup!;* = inf su p tm, lim inf т„ == sup |
inf x m |
||||
rt |
|
n |
|
п~^\т~5*п |
|
|
CO |
CO |
OO |
/- |
J 1 |
{limsup t„ < = |
U |
U |
П |
І Т т < ^ ~ І Г |
|
n |
k— \ n= l |
m=n |
|
|
|
|
oo |
oo |
со |
r |
J л |
{lim inf Tn > t} = |
(J |
Г) |
\ J \ X m > tJ r ~k)' |
nk—l n=1m=/t
Ле м м а 1.5. Всякий марковский момент т = т (со) (относи тельно F — / е Г ) является ЗГх-измеримой случайной ве
личиной. Если % и а — два |
марковских |
момента и т(й))^а(ш ) |
||||
(Р-п. н.), то SF%s |
Т а. |
|
|
|
|
|
Д о к а з а т е л ь с т в о . Пусть А — ( т ^ s}. Надо показать, что |
||||||
Л П {т ^ |
0 ^ |
i s T , |
Имеем |
|
|
|
|
{х < 5} п {т < /} = {т < t А s} s F t л « S T u |
|
||||
Следовательно, м. м. т является ^-измеримым. |
поскольку |
|||||
Пусть теперь |
A s |
{со: о < оо} и У Іе J t . Тогда, |
||||
Р { т ^ с г } = 1 и а-алгебры |
пополнены, |
то с точностью до мно |
||||
жеств |
нулевой |
вероятности |
множество |
Л ГҢ о^О |
совпадает |
с множеством А П {т<П} Л {о=^/}, |
которое принадлежит &~t. Сле |
|
довательно, |
множество ЛП {а<П }е ^ Д и, значит, |
|
Л е м м а |
1.6. Пусть хь х2, |
. . . — последовательность мар |
ковских моментов относительно неубывающей непрерывной справа
системы о-алгебр F==(^',), |
f е |
Г, |
и |
пусть х — inf т„. Тогда |
||||
П |
|
|
Согласно лемме 1.4 т является м. м. |
|||||
Д о к а з а т е л ь с т в о . |
||||||||
Поэтому по лемме 1.5 |
^ |
Ts |
f ' | ^ |
Tri. |
|
|
|
|
|
|
|
|
П |
|
|
|
|
С другой |
стороны, |
пусть |
Л е |~ )5 г1. . Тогда |
|
||||
|
|
|
|
|
П |
|
|
|
ЛП{т</} = Л П / и ( т» < 0 ) |
= |
и ( л П{тп < / } ) е ^ . |
||||||
|
\ п |
|
і |
|
п |
|
|
|
Отсюда, в силу непрерывности |
справа {£Ft — Srt+), |
вытекает, |
||||||
что А е SCj. |
1.7. Пусть |
х и |
а — марковские моменты относи |
|||||
Л е м м а |
||||||||
тельно F — |
t ^ T . |
Тогда каждое из событий {т < |
а}, {т > а}, |
|||||
{т^ст}, { х ^ о } и {х ~ о } |
принадлежит |
одновременно |
х и @~а. |
|||||
Д о к а з а т е л ь с т в о . |
Для каждого |
і е Г |
|
{х < о}П{о< 0= U ({т < г)Г) {г < <У< t))<= Ft,
г < t
где г — рациональные числа. Поэтому { x < o } ^ J F g.