Материал: Стохастические дифференциальные уравнения и диффузионные процессы

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

§ 4. РЕШЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕМ СНОСА

191

• уравнение (4.19)

задается следующим образом:

 

 

t Г

«Га

\ -2

 

ф( =

J Я

У + j

/ [(JT*g) и ] du

(4.23)

Далее,

 

 

 

 

j / [(Т%) («)] du =

J / [g(<p„*)] du = J / [l(u)] tf<p„ = j / (i (u)) <pUdu.

0

o

o

o

 

Поэтому (4.23) эквивалентно следующему уравнениях

 

 

 

t

 

 

 

% =

1/я + j / ( I И

)

(4.24)

 

 

О

 

 

 

 

 

 

<Ро =

0.

 

 

Единственное решение этого последнего уравнения для каждого заданного %(t) можно построить следующим образом. Положим

t

Z{t) = j f(l(u))q>udu.

о

Тогда

z{t)=im))vt=nm)/«{y+mr

и, следовательно,

 

 

 

 

 

 

t

 

 

 

t

 

 

j a (у + Z (s)fZ (s) ds =

j f(l (s})ds.

о

 

 

 

0

 

 

Поэтому, если мы определим А (х)

равенством

 

 

 

X

 

 

 

 

 

 

J а(у + z)Hz

 

для

х >

Q,

Л(х) =

о

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

J а (у + zydz

для

х ^

О,

то тогда A(Z(t)) = J / (|(s)) ds и, следовательно, Z(t) =

А 1

о

функция

к

функции

х >->■А (х . Таким об-

где А~1 (х) — обратная

разом, единственное решение ср( задается равенством

t

i

/

'

Г *

 

]\ -г

ф( = j а (у + Z (s))~2ds = | а I у + А~г j

/ (g (и)) du\J ds

192 ГЛ. IV . СТОХАСТИЧЕСКИЕ УРАВНЕНИЯ

я, следовательно, единственное решение уравнения (4.22) сущест­

вует и задается равенством X (t) = £ (срГ1)-

Заметим, что в частном случае с f ( x ) = x уравнение (4.22) эк­ вивалентно следующему уравнению движения со случайным уско­ рением:

ldX(t) = a (r(t))d B (i),

(4.25)

l r ( 0 ) = y.

§ 5. Диффузионные процессы

Диффузиопные процессы составляют класс процессов, которые характеризуются двумя свойствами: марковостью и непрерывностью траектории. Так как обсуждение диффузионных процессов в пол­ ной общности выходит за рамки этой книги*), мы ограничимся рассмотрением класса диффузионных процессов, которые могут ■быть онисаны посредством стохастических дифференциальных уравнений. Этот класс диффузий является достаточно широким как для теории, так и для приложений **); к тому же стохастическое исчисление снабжает нас очень мощным орудием для изучения таких диффузий.

Сначала дадим формальное определение диффузионных процес­

сов.

Пусть S — топологическое

пространство.

Иногда оказывается

удобным присоединение к 5 особой точки Д

в качестве бесконеч­

но удаленной точки, если S локально компактно. Таким образом,

мы

полагаем

S' = S U{Д>. Точка Д

называется

крайней

точкой.

Как

S,

так

и

S'

называются

пространствами

состояний.

Пусть

W (S) — множество

всех функций w: [0, оо) э

t >-»•u>(f)e S'

таких,

что существует 0

5(^)=^ 00 со следующими свойствами:

 

(I)

w(t)^S

для всех

[0,

£(«;)),

и

отображение f e

^ [0, ^ (w) ) >-*■w(t)

непрерывно;

 

 

 

 

 

 

(II)

w(t)= А для всех t > t,(w).

 

 

 

w. Для

Величина %(w)

называется

временем жизни_траектории

удобства мы полагаем w(<*>)= Д для всех w^ W( S) . Для целого п, носледовательности 0 ^ tt < t2 < ... < tn и борелевского подмноже­ ства А в S'n = S' X S' X .. . X S' определяется борелевское цилинд­

рическое множество в W (5) как

.... tn(A),

*) В одпомерном случае существует удовлетворительная и законченная

теория; см. Ито, Маккин [77], Дыпкин [45].

**) Недавпо, однако, появились результаты о многомерпых диффузион­ ных процессах, которые не охватываются методом стохастических дифферен­ циальных уравнений; см., например, Фукушима [172], Икэда, Ватанабэ [56], Мотоо [127] и Орей [139].

 

§ 5. ДИФФУЗИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

193

где Я(

W (S )^ S '‘l

задается равенством

 

я/1д2.....(71(«')=

(гг (f j). iv(t2 , . .. . гг (*„)),

 

и боролевское

подмножество в топологическом пространстве

есть

любое множество в наименьшем a-поле, содержащем все открытые

множества.'Пусть &(W(S))— о-ноле

в W (S),

порожденное всеми

борелевскими цилиндрическими множествами, и пусть

(W (S)) —

a-ноле, порожденное всеми цилиндрическими множествами

до

мо­

мента

t, т. е. множества, записываемые

в видея^д2.... гп(-А),

гДе

t„*Zt.

Семейство вероятностей

{Рх. г е Л

па (W (S),

3§(W(S)))

называется марковским *), если

всякого i e S ' ;

 

 

 

 

 

(I) Px[w, гг(0)=х} = 1 для

 

 

 

 

 

(II)

функция

 

 

 

измерима но Порелю (или, в бо­

лее общем

случае,

универсально

измерима)**)

для

каждого

A e J ( W ( S ) ) ; '

 

 

 

 

 

_

 

 

 

 

 

 

(III) для

каждых

t > s >

0.

/ l e ^ , ( W ( S ) )

и бореленекого под­

множества Г из S'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рх (А П {w; w(t) е= Г}) =

f /V<.) Iн" w(t -

s) e= Г1 Px(du-')

(5.1)

 

 

 

 

 

k

 

 

 

 

 

 

 

 

 

для каждого x e

S'.

 

x e

5"}

называется

консервативной,

Марковская

система {Px,

если

 

Px{w; %(w)= °°} =

1

для всякого

x ^ S .

 

 

(5.2)

 

 

 

 

В этом случае нам нет нужды рассматривать точку А, так как почти все выборочные траектории лежат в S. Для марковской си­ стемы {Рх, х S’), t е [0. оо), х е S' и борелевского подмножества Г из S' мы полагаем

 

Р(1,

х,

Г) = Р,(гг;

1г(*)е Г>.

 

(5.3)

Семейство {P{t,

х. Г)}

называется переходной вероятностью

мар­

ковской системы. Последовательным

применением

(5.1) нетрудно

убедиться, что

 

 

 

 

 

 

Рх [гг (tx) <= Лх, w (t2 e v l , .

. . . , н- (1„) е

Ап\=

 

 

= \ P(tl7 x,d xj [ P(t2tx, a?i, tf.r2)

. . . { P (tn

a-n-,, dxn

Aj,

A g

 

 

Aj-,

 

 

 

для

0 < tx< t2< . . . < tn, A{ «= & (5'),

(5.4)

и, таким образом, мы видим, что две марковские системы на одном

*) Мы рассматриваем только однородный во времени случай. **) См. главу I, § 1.

13 С. Ватанабэ. H. Икада

194 ГЛ. IV. СТОХАСТИЧЕСКИ К УРАВНЕНИЯ

и том же пространстве состояний с одной и той же переходной ве­ роятностью совпадают.

Пусть задана марковская система {/Jv}. Для каждого

t 3* 0 мы

полагаем *)

(Ft (W (S)) = П

П

3Bt rS(W (i’))P* п & „ (W(S)) =

___

f > 0

х z S '

___

 

 

 

= \/ &~t ( W (5)). Отображение

ш е

W ( S ) ^ o (»t>) s

[0, oo)

называ­

л о

 

 

 

_

 

 

ется моментом остановки, если оно является

(2~t(W (S )) ) -моментом

остановки,

т. е. если для всякого t > 0 {w: a(w)^t} s

t(W (S) ).

Для момента остановки а мы

полагаем £Fn( W (5)) = е

^&~oo(W(S)): А П{и?: а(ге) ^ t) е

(W (S))

для

всякого i 53= О!.

Марковская

система {Рх} называется строго

марковской^

системой,

если для всякого f >= 0, момента остановки а, Л е ^"0(VV (S)) и борелевского подмножества Г из S' имеем

Рх(А П {w; w(t + cr (»))<= Г}) = [ Pw'ww’)) f«’; "’ ( 0 е П Px(dw') (5.5)

л

Д Л Я В С Я К О ГО * * ) X ^ S ' .

О п р е д е л е н и е 5.1. Семейство вероятностен {Px}x-=s' на ( W (5),

2I(W(S)) называется системой диффузионных мер, или просто

диффузией, если оно является строго марковской системой.

О п р е д е л е н и е 5.2. Случайный процесс

X = {X(t)}

на S', оп­

ределенный

на вероятностном пространстве

(О, 2F,

Р),

называется

диффузионным процессом на S, если существует система диффузи­

онных мер

{i\}xes' такая, что для почти всех (о |f

X (/)] е W (S)

и вероятностный закон па W (S) отображения [У

X (f)] совпадает

сУ^(-) = [ J x(-)p.(dx), где р — бореленская

мера на S',

определён-

s'

 

называемая

начальным

пая равенством p.(dx) = Piio; Х(0, to)^dx),

распределением процесса X.

 

 

 

 

Если X = ( X ( t ) ) — диффузионный процесс и £(<о) =

inf {t; X(t) =

= А), то очевидно, что с вероятностью единица |0, £1 э

t —*■X (t) е S

непрерывно и Х(£) = А для всех t 3= £. Величина £ называется вре­ менем жизни диффузионного процесса X. Процесс X называется консервативным, если £(со)= °° и. п.

Пусть теперь С {S') — банахово пространство всех действитель­ ных или комнлекспозпачных ограниченных непрерывных функций,

определенных на S', а

(Л, 2 ) (А)) — линейный оператор, отобража­

ющий

С(S')

в себя,

с

областью

определения

2) (Л).

Пусть

(Рх, I G S'I — система вероятностных мер на

(W (S),

3S(W{S))

та-

*)

Из этого

определения

слеудет, что Т ,(W (.V))

непрерывно справа,

т. е.

5 " , -и, (\V (X )) = T

t (\\ (S) ) для

всякого t Z2? О.

 

 

 

 

 

**) Мы можем потребовать, чтобы (5.5) удовлетворялось

только

для

огра­

ниченных моментов остановки; в противном

случае

заменим

о через

оДп,

А — через A f] {о

н) и затем устремим и ( оо.

 

 

 

 

 

 

5. ДИФФУЗИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

 

 

 

 

195

Инн. что функция

Рх(Л )— борелевская

(или универсально

изме­

римая) для /1<=W(S). Следующее

определение

основано

на

идее

('.трупа и Варадана [160].

 

{PJ

называется диффузионной

О п р е д е л е н и е

5.3. Система

мерой, порожденной (или определенной) оператором А

(или просто

Л-диффузией), если

(PJ — строго

марковская

система,

удовлетво­

ряющая условиям:

 

1 для всякого х;

 

 

 

 

 

 

(I)

Pxiir: H; ( 0 ) = X} =

 

 

 

 

 

 

(II)

/ ( w (t)) — f ( i r (0)) — j (Af) (to (s )) d e

является (Px,

 

(W (S)) -

мартингалом для всякого j^£D(A)

и всякого х.

 

 

 

 

 

Т е о р е м а 5.1. Предположим, что {Рх, х е $ '} — система вероят­

ностных мер па (W (S),

3t(\V(S)),

удовлетворяющая условиям

(I)

и (II)

определения

5.3.

Предположим

далее,

что {РА

единствен­

на, т. е.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(III) если (В } —любая другая

система вероятностных

мер

на

(\V(S), 3I(W(S))), удовлетворяющая условиям (I) и (II) опреде­

ления 5.3, то Рх = Рх для всякого х.

Тогда {РД — система диффузионных мер, порожденная операто­ ром Л.

Д о к а з а т е л к с т в о. Достаточно показать, что {Рх} — строго марковская система, т. о. нужно проверить выполнимость условия

(5.5). Так как

 

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xf (t) = f("'(t)) — f(w(0)) -

f (Af)(w(s))ds

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О

 

 

 

 

 

 

 

является

(Рх. 3), (W (S) )) -мартингалом

для

всякого

x ^ S '

и

t >-►

>-* X/(t)

неп])е])Ывно

справа,

то

очевидно,

что Х{(1) — также

и

 

 

(W (S) )) -мартингал. Если

о — ограниченный

момент

оста­

новки, то согласно теореме Дуба_ о преобразовании свободного

выбо­

ра

t ~

Xf (t + О) -

(Рх. STt,e (W (S ))) -мартингал. И

частности,

для

всяких t > s , i e

0(W (S))

и С «г ^"„(W (S))

имеем

 

 

 

 

 

 

 

Ex(Xf(l + о ) — A',(s +

о ): А ПС) — 0.

 

 

 

 

 

Отсюда следует, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ех(Х, (t + о) X, (s + о ): A

 

(S) ))==(!

для

Рх-и. в. to.

 

Следовательно, если Ри(Л) =

Рх (0а1 (Д)| @~о (W (S ))). I G J

(W(iS')),

является

регулярной условной вероятностью относительно SFa(W (S) ),

где 0О: W (S)->-W (S)

определяется равенством

(0aw) (t) = w(a(w)+

+

t),

то

Pw(w': w' (0) = ut(a(w) )) =

1

для

Рх-н. в. w

и

X,(t)

(Pw,

3Bt( W( S) ) )-мартингал. Согласно

предположению

(III)

име­

ем

Px = Рк(„(и)), а

отсюда очевндпым

образом

следует

(5.5).