Материал: Стохастические дифференциальные уравнения и диффузионные процессы

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

Г Л А В А I

ВВЕДЕНИЕ

§ 1. Основные понятия и обозначения

Предполагается, что читатель знаком с некоторыми основными понятиями теории меры (см. [174] и [133]), в частности с поня­ тиями a-поля (называемого также а-алгеброй или борелевским по­ лем), измеримого пространства (пары, состоящей из абстрактного

пространства и о-поля на нем)

и

измеримого отображения.

Если

S — топологическое пространство,

то минимальное

о-поле $ (S) на

S, которое содержит все открытые множества, называется тополо­

гическим о-полем, а элемент

/

J (S)

называется

борелевским

множеством

в S. Отображение

топологического

пространства S

в

другое

топологическое

пространство

S',

которое является

&&(S)/$(S')-измеримым (т.

е.

f~l(B) =

{x: /( i ) G f i ) e J ( S ) )

для

всех В е '© (S'), называется

измеримым по Борелю. Любая

о-адди-

тивпая неотрицательная мера Р на измеримом пространстве

(Q, SF)

такая, что Р(£2)=1, называется

вероятностью на

(£2, &"), а тройка

(£2,

Ф~,

Р) — вероятностным

пространством. Если

Р — вероятность

на

(£2,

9Г),

то ^ f = W e Q :

3 Bv Bz^ ^ ~

такие,

что

В ^ А ^ В г

и Р(В1 = Р(Вг)} является о-полем на £2, содержащим

ST. Вероят­

ность Р можно естественным образом продолжить на @~р, и про­

странство

(£2, $FP, Р)

называется

пополнением

пространства

(£2,

Р). Вероятность Р на

(£2, &~), для которой

 

 

назы­

вается полной,

а пространство

(£2,

Р) в этом случае называется

полным

вероятностным

пространством. Если

S — топологическое

пространство, то мы полагаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<r(S) = n ^ W \

 

 

 

(l.i)

 

 

 

 

 

 

в

 

 

 

 

 

где р пробегает все вероятности на

(S, &(S)).

Элемент из

& (S)

называется универсально измеримым множеством в S, а отображе­

ние

/ из

S в

другое топологическое

пространство

 

S' называется

универсально

измеримым,

если оно

& (S) /$ (S') -измеримо.

Пусть

 

— семейство с-полей

на

£2. Обозначим через

V

а наимень-

шее

о-поле, содержащее

все

&~а. Если % — класс

а

 

 

подмножеств £2,

то через offi] обозначаем наименьшее

о-поле на £2, содержащее 9 .

Кроме того, если

{Ха}оел — семейство

отображений

£2

в

измеримое

Пространство (£2',

& "), то наименьшее о-поле

на

£2

такое, что

12

 

ГЛ. I. ВВЕДЕНИЕ

 

 

 

 

 

 

каждое

Х„

является f F /^ '-измеримым,

обозначается

через

о [ Х а: a e i ] ,

В частности, о[Х ] = Х _1(^"') для каж дого X: Q-*-£2'.

Пусть

(Q,

&r, Р) — вероятностное пространство и (S, $l(S))

топологическое пространство с топологическим

a-полем

Ото­

бражение X из Q в S называется случайной величиной*) со зна­ чениями в S, если оно &~/3!(S) -измеримо. Если, в частности, 5 = R, S = С, S — Rd, то X соответственно называется действительной случайной величиной, комплексной случайной величиной, d-мерной случайной величиной. Если X — случайная величина со значения­ ми в S, то равенство **)

PI (fi) = P [X -1(B )] = P [o );X (a )s B ] = P [X e B ], B^38(S), (1.2J

определяет вероятность на (S, $I(S)). Мера Рх называется вероят­ ностным законом (или распределением вероятностей) случайной величины X. Ясно, что Рх — не что иное, как мера, индуцирован­ ная измеримым отображением X, или же мера-образ при отобра­ жении X.

§ 2. Вероятностные меры на метрическом пространстве

Пусть

S — сепарабельное метрическое

пространство

с метрикой

р, a 38{S) — топологическое о-поле.

 

 

 

 

на

(S,

38(S)).

П ре д л о ж е н и е

2.1.

Пусть Р вероятность

Тогда для каждого B^38(S)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Р(В)

=

 

sup

P(F) =

 

inf

 

P{G).

 

(2.1)

 

 

 

{F c B .F

замкнуто)

{B cG ,G открыто)

 

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Положим

 

 

 

 

и

выполнено

(2.1)). Если B e ? 1, то, очевидно, и В° (дополнение В)

принадле­

жит <ё>. Если Впе 'g>,

 

в =

1, 2, ...,

то и 0 В„ е

<&.

Действительно,

для заданного е > О мы можем выбрать открытое множество

Gn и

замкнутое

множество Fnтак, что Fnс: Д, с

 

в P (6r„\F„)<е/2п+‘,

я — 1, 2, ... Положим G =

оо

»'*

Р„,где

л0 выбрано так,

(J Gn и F =

(J

 

 

 

 

 

 

 

71=1

П~1.

 

 

 

 

 

ч т о р (

(J

F \ [j

Fn j < е/2. Тогда

G открыто,

F

замкнуто,

В с

\ и = 1

\Т7=1

/

 

 

*

 

 

{

°°

 

\

 

 

°°

 

 

и

 

 

 

 

 

 

< е / 2 +

d U Bna G

P ( G \ F ) < S P(Gn\ F n

+ Р

U

Fn\ F

71=1

 

 

 

сю

 

71=1

 

 

\ Л—1

 

/

 

 

+ е/2 =

е.

 

 

 

 

 

 

 

является о-полем,

Поэтому U Впе с€ . Следовательно,

Если G открыто,

71=

1

Fn = {x: р(х, С?с) >

1/п) замкнуто, Fnс: Fn+1

то***)

*) Вообще,

случайная величина измеримое

отображение

из

(Q,

SF) в

измеримое нространство.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

**)

В дальнейшем мы часто опускаем аргумент се.

 

 

 

 

 

***)

р {х, А) = inf р (х, у).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

USA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

§ 2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕРЫ

13

 

 

В U F„ = G.

Так как Р (G) = lim Р (Fn , получаем G s g 5, Следо-

П

П-*оо

 

пательно, Ф =

98(S) .

 

Обозначим через С*(5) множество всех ограниченных непрерыв­ ных действительных функций на S. Множество Cb(S) является ба­

наховым пространством с обычной нормой |/|| = sup |/ (ж) I *eS

/е С 4(5).

Пр е д л о ж е н и е 2.2. Пусть Р и Q вероятности на (S, 98(S) ).

Если

J / (ж) Р (dx) = | / (х) Q (dx) для

всех функций / е С ь(5)',

 

s

s

 

 

 

то Р = Q.

 

Согласно предложению 2.1

достаточно по­

Д о к а з а т е л ь с т в о .

казать,

что

P(F) = Q(F)

для каждого

замкнутого

множества F.

Если мы положим /п(ж) = ф(яр(ж, F)), где

(1,

i < 0 ,

чр(г) = 1 — *,

 

1о,

* > 1 ,

to lim fn(х) = I F(ж) для каждого ж<=S. Следовательно, по теореме П-»00

омажорируемой сходимости,

Р {F) = lim [ fn(ж) Р (dx) = lim [ /„ (ж) Q (dx) = Q (F).

71—*COQ

П-*00 Q

П р е д л о ж е н и е

2.3. Предположим, что S полно относительно

метрики р, т. е. каждая р-фундаменталъная последовательность схо­

дится. Тогда каждая вероятность Р на

(S, 98(S) ) является

внут­

р е н н е р е г у л я р н о й в том смысле,

что для каждого В е

38(S)

 

 

 

Р ( В ) =

 

sup

 

Р(К).

 

(2.2)

 

 

 

 

{КсВ.К компактно)

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Сначала докажем для каждого

е > 0 су­

ществование

компактного

множества

K<=S такого, что

Р (К) >

> 1 — е. Так

как S сепарабельно, то для

заданного 6 > 0

S можно

покрыть счетным числом шаров радиуса б. Пусть б , ! 0

е

пусть

дли каждого я

0/tn), /с =

1,

2, ...,— последовательность замкнутых

шаров радиуса б„, покрывающих S. Тогда

 

 

 

 

 

 

i = P(S) = lim Р (

U

о(А

 

 

 

 

 

 

 

1-*оо

\ k=l

I

 

 

и, следовательно, мы можем найти такое 1п, для которого

 

 

 

 

 

Р ( ;;У1^ П)) >

1 -

е/2П-

 

(2-3)

ПОЛОЖИМ К =

оо

гп

 

 

 

 

 

 

 

П

U Ол . Очевидно, что для каждого б > О К можно

 

 

п=1 й=1

 

 

 

 

 

 

 

14

ГЛ. I. ВВЕДЕНИЙ

 

 

покрыть конечным

числом шаров радиуса

6, и,

следовательно,

К вполне ограничено. Поэтому полнота S влечет за собой компакт­

ность множества К. Из (2.3) мы заключаем, что Р{ К) > 1 — е.

Далее, пусть B^3S{S). Согласно предложению 2.1 мы можем

выбрать замкнутое

множество F<=B такое,

что

P{B)^P{F) + г.

Теперь F' = F ПК

компактно и Р (F) Р (F') < Р{Ке) < е. Поэтому

P(B)<;P(F') + 2е,

из

чего

следует

справедливость (2.2).

{Рп

 

О п р е д е л е н и е

2.1.

Последовательность вероятностей

на (S, &I{S)) называется

слабо сходящейся к вероятности Р на

{S,

<%{S)), если для каждой функции /<= Cb(S)

 

 

lim

j" / (х) Рп(dx) =

j' /

(х) Р {dx).

 

 

n -»o o

g

 

g

 

 

 

Согласно предложению 2.2 P однозначно определяется последо­

вательностью {Р„},

и мы

пишем

Р =

ц ;-Н тР п илиРп-*-.Р

при

п

°о.

 

 

 

 

71- » СО

 

 

2.4.

Следующие пять условий эквивалентны:

 

П р е д л о ж е н и е

 

(I) Рп^Р .

 

 

 

 

 

 

 

(И) Н т j / (х) Рп {dx) =

( / (х) Р {dx)

для каждой равномер-

 

g

 

 

g

 

 

 

но

н е п р е р ывно й

ф у н к ци и / е С Д З ) .

 

 

(III) lim Рп {F) ^ Р {F)

для каждого замкнутого множества F.

 

П-*оо

 

 

 

 

 

 

(IV) lim Рп(G) ^ Р (G) ft-»00

(V) lim Рп(Л) = Р (Л)

п~*оо

для каждого открытого множества G.

для каждого А е <#(£) с Р{дА) = 0 *).

Д о к а з а т е л ь с т в о . (1)=*-(Н) очевидно. Чтобы показать (II) =*- ( Ш ) , заметим, что использованные в доказательстве предло­

жения 2.2 функции fk{x)

равномерно непрерывны. Тогда из (II)

следует, что

 

 

 

lim Рп {F) <

lim

[ fk{х) Рп {dx) =

[ fk {х) Р {dx),

П -»оо

71—*00 Q

g

и, устремляя к к бесконечности, получаем (III). Беря дополнения, получаем (III)■<=►(IV). Далее покажем (Ш)=^(1). Пусть / е С 4(5). Применяя линейное преобразование, мы можем предположить беа потери общности, что 0 < / < 1 . Тогда

h

 

2J {i — 1)/к-Р {x\ {i — 1)/k<

/ {x) < i/к} <

i=l

 

< f / (*) P (<&)<

s j/* •P (ж; (i - 1 ) /* < /( * ) < i/fc). (2.4)

*) ЗЛ = Л\Л — граница множества А, А — замыкание А ж А — внутревность А.

 

 

 

 

 

 

§ 2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕРЫ

 

 

 

 

15

Если

положим

Fi = {z: i/k ^

f(x ) },

то

правая

сторона

(2.4) будет

 

 

ft—1

 

 

 

А—1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

равна

 

S

Р (Pi)/&, а левая

2

Р (Рд/к — 1/к.

Из

(III)'

следует,

ЧТО

 

i—О

 

 

 

1=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

П т J / (х) Рп (dx) <

lim 2

Рп (F^/k <

2

Р (Р%)!к <

 

 

 

 

n-юо g

 

 

 

n->oo i=*0

 

 

 

 

i=Q

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

< l/f t

+

f

f(x)P(dx).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

s

 

 

Так как к произвольно, заключаем, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

П“

\f(x)Pn(dx)<

f f(x)P(dx).

 

 

 

 

 

 

 

 

n->“ s

 

 

 

s

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заменяя в предыдущем рассуждении / на 1 — /, получаем

 

 

 

 

 

 

И т

]*/ (х) Рп (dx) >

j

f(x) Р (dx).

 

 

 

 

 

 

 

 

?г-»оо S

 

 

 

S

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Следовательно,

Нш

[ / (х) Рп (dx) =

f / (х) Р (dx).

 

 

 

 

Наконец, покажем, что

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

то в пред­

(III)- « - (V ). Если Р(дА) = 0,

положении (III) (-« -(IV )) имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Р (Л) = Р (Л) <

Iim Рп(А) <

iim Рп(Л) <

Р (Л) =

Р (Л),

 

 

 

 

 

 

П-юо

 

 

 

П-*оо

 

 

 

 

 

 

 

 

откуда

видно,

что

lim Рп(А) = Р(А).

Обратно, предположим (V ).

Пусть

 

 

 

п->00

 

 

 

и

положим

Ft =

(я: р(х, F )< б).

F — замкнутое

множество,

Тогда

dFi<={x: р(ж,

F) = б)

Л«,

и так как Л* не пересекаются

при различных б, то множество тех б, для

которых Р(Лв) > 0, не

более

чем

счетно. Следовательно,

можно

выбрать 6i 1 0

так, чтобы

Р (^Sj) =

0 и поэтому P(c?F6;) = 0. Отсюда получаем

 

 

 

 

 

Р (F) = lim Р (F0 ) = lim lim Рп(Р(,Л^ .lim

JP„(F).

 

 

 

 

2—>00

 

 

1->оо п-*оо

 

 

 

П —»оо

 

 

 

 

П р и м е р

2Л. Если 5 = R,

то существует взаимно

 

однозначное

соответствие между

вероятностью

Р

на

(S, 98(S))

и

ее

функцией

распределения

F(x) —Р ((—<*>,

ж]). Тогда

_

го

 

эквивалентно

«Рп~^Р»

<tFn(x) -*■ F(x)

в каждой точке

непрерывности х функций F». Вто­

рое

предложение

следует

из

первого

согласно

(V)

 

предложе­

ния

2.4, а обратная

импликация

легко

доказывается

 

посредством

 

 

 

 

 

 

 

 

0 9

 

 

 

 

 

 

9 0

 

 

 

 

аппроксимации интегралов

J / (х) dFп (х)

и

J f(x)dF(x)

суммами

 

 

 

 

 

 

 

 

0 9

 

 

 

 

 

— 00

 

 

 

 

Гммава.