Материал: Стохастические дифференциальные уравнения и диффузионные процессы

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

 

 

 

§ 9. ТОЧЕЧНЫЕ ПРОЦЕССЫ

 

 

 

 

51

§ 9. Точечные процессы и пуассоновские точечные процессы

 

Пусть (X, Л?х) —

измеримое пространство. Под точечной функ­

цией р

на X

подразумевается отображение р: Dp <= (0, °°)

X,

где

область

Dp — счетное

подмножество

из (0,

°°).

Точечная

функ­

ция р определяет на*)

(О, ° ° ) Х Х считающую меру Np(dtdx)

по­

средством соотношения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Np((0, t]xU) = # { s e

Dp; s < i ,

p(s) e U},

f > 0 ,

 

(9.1)

Точечный процесс получается рандомизацией понятия точечных

функций. Пусть Пх —

совокупность

точечных функций на X

и

Ив(11х) — наименьшее

о-поле па Их.

относительно которого

изме­

римы все отображения

p<-*Np((0. t] X U), i > 0 .

U ^ $x-

(1IX,

О п р е д е л е н и е

9.1.

Точечный

процесс

p

на X

есть

$ (Пх))-измеримая случайная велнчипа, т.

е. 2F / & (Пх) -измери­

мое отображение Р-

О — Пх, определенное на вероятностпом прост­

ранстве

(Q,

Р).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Точечный процесс р называется стационарным, если для вся­

кого t > 0 р

и 0,р имеют один и тот же вероятностный

закон,

где

l>otp = {s е (0, оо): s +

i е

Dp}

и

(0(р) (s) = p(s + t).

Точечный

процесс р называется пуассоновским., если NP(dtdx)— нуассоповская случайная мера на (0, °°)Х Х . Пуассоновский точечный про­ цесс стационарен тогда и только тогда, когда мера интенсивности

пР(dt dx) = Е (Nр (dt dx)) имеет вид

 

 

np(dt dx) = dtn(dx)

 

(9.2)

для некоторой

меры n(dx)

па (X, $х)-

Мера n(dx)

называется

характеристической мерой для р. Если

задана мера

n(dx) па

(X, ЗИ\).

то

р является

стационарным

пуассоновским

точечным

процессом с характеристической мерой п в том и только в том

случае, если

для всяких

0,

непересекающихся 2/х, U2, ...

..., е

$ х

и Ki >

0

 

 

 

 

К (o x Р | -

£

Х,ЛГ,, ( (в ,«] х ( /,)

| |«Т I у,, ((0, *' I х U); s' < в, U е= # х ]

 

 

 

 

 

[

т

 

 

 

 

 

 

 

(t s) 2 (e~Xi — l) n (Ui)

H .

H .

Т е о р о м а

9.1.

Для заданной

i=l

(X, $ х)

a-конечной меры п па

найдется стационарный пуассоновский точечный процесс

на X

с

характеристической мерой п.

 

 

 

 

Следующая конструкция, в сущности, совпадает с той, которая дина в теореме 8.1. Действительно, р можно идентифицировать с пуассоновской случайной мерой на (0, °°)Х X с мерой интен­ сивности dln(dx).

•) Мы наделяем (0, оо) X X произведением о-полей & ((0, оо))Х^х -

4*

52

ГЛ. I. ВВЕДЕНИЕ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть Uk

/г=1,

2, . . нс пересекаются,

n(Uh <°o и

х = иг/». Пусть г

к, г =

1,2, . . — случайные

величины со зпа-

чениями в Uk с Р

dx)

=

„00

А, г =

1, 2,

 

п {dx)jn (Uh), а т1/

 

такие неотрицательные случайные величипы, что

Р

>

t) =

= exp [— tn (£/;,)|для

0.

Потребуем, чтобы |(/ !\

т-Ь)

 

были

неза­

висимы в совокупности. После построения таких случайных вели­

чии на вероятностном пространстве (£2, У, Р)

мы полагаем*)

Dp = U

т<"> +

т<"\ . . . ,

т(/° +

т?> +

. .. +

. .. )

И

 

 

00

 

 

 

Р{ Т(/° +

т!/>+ .. .

+ т (« ) =

к, т = 1,

2, .

|'m 9

Легко видеть, что так определенный точечный процесс удовлетво­ ряет условиям теоремы.

*) Легко видеть, что это — объединение п. н. непересекающихся множеств.

Г Л А В А II

СТОХАСТИЧЕСКИЕ ИНТЕГРАЛЫ И ФОРМУЛА ИТО

§ 1. Итонское определение стохастического интеграла

Пусть (Q, ЗГ, Р) — полное вероятностное пространство с непре­ рывным справа возрастающим семейством ( S t ) ^ под-о-полей из

У, каждое из которых содержит все P-нулевые множества. Пусть

В= (B(t))i>0 — одномерное (Si) -броуновское движение (см. опре­

деление 1-7.2). Так как

функция f <-*•B(t)

нигде не дифферен­

цируема с вероятностью

единица, то интеграл

^ f(s)dB(s) нельзя

определить обычным путем. Однако, используя стохастическую природу броуновского движения, мы можем определить интеграл для обширного класса функций. Такое определение интеграла впервые дал К. Ито [62], и теперь он носит назвапие стохастиче­ ского интеграла Ито.

О п р е д е л е н и е

1.1.

Пусть

 

S 2— пространство

всех

действи­

тельных

измеримых

процессов

 

Ф =

{Ф(£,

(o)}iSs0

па Q,

которое

согласовано*) с

( S t),

и для всякого 7’ > 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

!3,Т

= Е

[ Ф2 (s, со) ds

<

°о.

 

 

(1.1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

J

 

 

 

 

 

Мы отождествляем Ф и Ф' в Si,

если 11ф —Ф'И2 г = 0 для всякого

Т > 0, и в

этом

 

случае

пишем

Ф = Ф'. Для

Ф s S ’j мы полагаем

 

 

 

 

 

\\Ф1> =

£

2~п(1!Ф1|,,„Д1).

 

 

 

(1.2)

 

 

 

 

 

 

 

71=1

 

 

 

 

 

 

 

 

Очевидно,

11ф —Ф'И2

определяет

метрику

в

S 2,

более

того, S 2

полно в этой метрике.

 

 

всякого

Ф <=S2 найдется такой

пред­

З а м е ч а н и е

1.1. Для

сказуемый**)

процесс

Ф' ^ S 2, что Ф = Ф'. Например,

можно

паять***)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ф' (f, to) =

lim 4 -

\ Ф (s, со) ds.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

";о

п ,

 

 

 

 

 

 

*)

См. главу

I,

§ 5.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

•*) См. определение 1-5.2.

 

 

 

 

 

 

 

4.6 в [121],

••*) Чтобы доказать это строго, нужно обратиться к теореме

Г. IM, гяримтируи

существование у Ф

прогрессивно

измеримой (относительно

(^i)) модификации.

54

 

ГЛ. XI. СТОХАСТИЧЕСКИ Г. ИНТЕГРАЛЫ И ФОРМУЛА НТО

 

Таким

образом, без

ограничения

общности

можпо

считать,

что

Ф е

— предсказуемый процесс.

 

 

 

 

О п р е д е л е н и е

1.2. Пусть i ? 0 — подмножество действительных

процессов

Ф = {Ф(£,

с

о

с

о

следующим

свойством: существу­

ют последовательность

действительных чисел

0 = t0 <

< ... < tn<

< . . . - *

°° и такая последовательность случайных величин {Д (о>)}?10,

что fi

iF,. -измерима,

sop ||/;

<

оо и

 

 

 

 

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

 

|/о (©),

если

t =

О,

 

 

 

 

f,tt> ~ 1 / i N ,

если

t<=(th ti+l],

i = 0,

1, . . .

 

Очевидно,

что такой процесс

Ф может быть

записан в виде

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оо

 

 

 

 

 

Ф({, со) =

/ 0 (со)

 

{i) +

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г—О

 

 

 

Л е м м а

1.1. i ? 0

плотно в 3?г относительно метрики II-Иг.

со) =

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Для

Ф е З ’г положим

Фг1Г(^,

= Ф(£,

© )/[-*, м](Ф(*,

со)).

Тогда

 

и 11Ф — Ф^На -► 0

при

М -*- оо. Поэтому достаточно показать, что для любого ограничен­

ного

процесса

 

Ф е ^

можно найти

Ф ^ е ^ ,

н =

1,

2, ..., такие,

что

IIФ — Фп12 -*■ 0 при

п -*■ оо. Пусть

Ф = (Ф е i? 2: Ф — ограничен­

ный

процесс

и

существуют

Ф „ е ^ 0

с 1,Ф—Фи112->0 при

п

°°),

Ф — линейное

 

пространство,

и

легко

видеть,

что

если

Ф „s

Ф,

|ф„|<М

для

некоторой

константы

М > 0 и

Ф„ IФ ,

то

Ф s ф.

Предположим,

что Ф — непрерывный слева ограниченный

(F"i)-со­

гласованный процесс. Тогда, если мы положим

 

 

 

 

 

 

 

 

|Ф(0, со),

 

* =

<),

 

 

 

 

 

 

 

ф » (*, ®) = ( ф(к/2“, со),

i е

(*/2п, + 1)/2п],

А =

0, 1, ..

 

то яспо,

что

Ф . е й ’ц и

ИФ„ — ф112-*• 0 при

 

по

теореме

об

ограпиченпой сходимости. Теперь, но предложению 1-5.1, можно заключить, что Ф содержит все (STt)-предсказуемые ограниченные процессы. Согласно замечанию 1.1 Ф содержит все ограниченные процессы Ф ^ 3 ’2-

З а м е ч а н и е 1.2. Прямое доказательство этой теоремы можно

панти в [43], с. 440—441.

 

 

 

 

О п р е д е л е н и е

1.3. Пусть Л 2= (X = (Х,)1>0: X — квадратич­

но интегрируемый мартингал*) на (О, ^F,

Р)

относительно

(^”i)i>o

и Х 0 = 0 п. нЛ,

Ж\ = {Х^Л<р. t^ *X

непрерывно п. нЛ.

Мы

отождествляем

процессы

X,

X' е Л,

если

отображения

t >-*•X t

и t ^ X t совпадают п. н.

 

 

 

 

О п р е д е л е н и е

1.4. Для X е Л г обозначим

 

 

 

 

1Х|т = д [ * Н

1/2,

Г > 0 ,

 

(1.3)

*) Всегда предполагается, что функция t

непрерывна справа п. н.

 

 

 

 

 

 

§ 1. ИТОВСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ

 

 

 

 

55

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оо

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

\Х\= 2

2~,! (|Х|„Д1).

 

 

 

 

(1.4)

 

 

 

 

 

 

 

 

г?—1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заметим, что так как X — мартингал, то

|*|<

не убывает по t.

 

Л е м м а

 

1.2. Пространство

 

полное

метрическое

простран­

ство относительно метрики

 

Y |

X,

У

е

/ 2, а Мг — замкну­

тое подпространство пространства М г.

 

 

 

если

|X Y \— О,

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Заметим

сначала, что

то X =

Y. Действительно,

\ X - Y \ = 0

влечет за собой, что Х„ У„

и. н.,

п = 1,

2,

..., и

поэтому

X, =

Е[ХЖ<] = Д[У„|^(] = У,

для

i ^ п. Так как отображения

t *-+ X t

и t >-*■У<

непрерывны справа,

то мы заключаем, что X = У.

 

 

Колмогорова — Дуба

д.ля мартин­

Далее,

согласно неравенству

галов *), для всяких Т > 0 и С > 0 будем иметь

 

 

 

 

 

если

только

 

Х ("\ п — 1,

2,

...,— последовательность

Коши. Следо­

вательно, найдется процесс X = (Xt) такой, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

sup

|Х$Я) — Х,|->-0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О«КГ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ПО вероятности при Я

ООдля всякого Т >

0.

 

 

 

 

 

 

Очевидно,

для всякого t >

0

Е [ |Х[п

X t|2] ->■ 0

при

п -*■

и отсюда мы заключаем, что

Х ^ Л 2 и

|Х(,,)— X j-v O

при

п-*- 0.

Наконец,

из

этого

доказательства

также

очевидно,

что

 

если

Х{п\ е Л1,

то

X е ^#2 -

 

 

 

 

стохастического

интеграла по

Займемся

теперь

определением

(,Ф“|)-броуновскому движепию, как некоторого отображения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ф €

 

 

^ (Ф) £

 

 

 

 

 

 

 

 

(’ нтоЙ

целью

предположим,

что

задано

(.'¥'1 ) -броуновское

движе­

ние 1Ц1) lie

 

(U, йГ, Р), Коли

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оо

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ф(1, (а) — /0(<о) l(i^0}(t) +

2

/t(®)^(i1,ii+1] (*)>

 

 

 

то мы полагаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/ (Ф)(С со) -

 

2

А И

(# (*1+1 , со) — B(ti, со)) +

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 -0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-г /п («>)(# (А со) — B(tn, со))

(1.5)

ДЛЯ

t *Ztn+i, п = 0, 1, 2, ... Очевидно, что 7(Ф) можно записать

*) Теорема 1-6.10.