Материал: Стохастические дифференциальные уравнения и диффузионные процессы

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

16

ГЛ. I. ВВЕДЕНИЕ

П ре д л о ж е н и е

2.5. Слабая сходимость вероятностей являет­

ся метрическим понятием. Точнее, можно определить метрику d на

совокупности вероятностей 9*(S) на (S, &(,S)), для которой Pn~*~Р эквивалентно условию d(P„, Р)-*- 0 при п -*• <».

Д о к а з а т е л ь с т в о . Такой метрикой является хорошо извест­ ная метрика Прохорова, которая представляет собой обобщение метрики Леви в случае 5 = R (см. [145]). Здесь мы приводим экви­ валентную метрику следующим образом (см. [9]). Если S — сепа­ рабельное метрическое пространство, то можно выбрать эквива­ лентную метрику, при которой S станет вполне ограниченным*). Тогда множество всех равномерно непрерывных функций имеет счетное всюду плотное подмножество относительно равномерной нормы, и мы полагаем

d (р , (?) = Д

2_j j 1 А ( ] U (*)Р № ) - 1 Ь (*) Q (dx)

j j

Нетрудно проверить, привлекая предложение 2.4

(II),

что d

метрика, удовлетворяющая условиям теоремы.

на (S, $l(S) )

Таким

образом,

совокупность &(S)

вероятностей

является

метрическим пространством

относительно

слабой сходи­

м о с т и . Теперь нам желательно охарактеризовать относительно ком­

пактное**)

множество в

&(S). Введем

для этого

следующее оп­

ределение.

 

2.2. Семейство A <=H?(S) называется плотным,

О п р е д е л е н и е

если

для каждого

е > 0

существует компактное

подмножество

KczS

такое, что

Р(К)>\ — е для

каждого

Р ^ А ,

т. е.

inf Р (К) ^

1 — е.

 

 

 

 

 

Рел

 

2.2. Если S полно относительно метрики р, то

каж­

П р и м е р

дое конечное множество Л плотносогласно предложению 2.3. Вооб­ ще, если At и Л2 — плотные семейства, то таково и Л( U Л*.

Те о р е м а 2.6. Пусть A

(1)Если А плотно, то А относительно компактно в !P(S).

(2)В случае, когда S полно относительно метрики р, справед­

ливо обратное к (1) утверждение: если А относительно компакт­ но в ^(S), то А плотно.

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Для доказательства (1) заметим сперва,

что если S — компактное

метрическое пространство, то &(S) ком­

пактно и, следовательно, каждое Л с^ > (5 ) относительно компактно.

*) Действительно, как известно, сепарабельное метрическое пространствогомеоморфно подмножеству гильбертова куба [О, 1]N; см. [102).

**) То есть замыкание которого компактно; иначе говоря, из каждой бес­ конечной последовательности этого множества можно выбрать сходящуюся подпоследовательность.

§ 2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕРЫ

17

Действительно, по теореме Риоса*), ■!?(£) =

{ р е £ * (£ ); р(/)3*О

для /3*0 и р (1 )= 1 ), и так как C(S) = Cb(S),

то слабая сходимость

эквивалентна сходимости в слабой «-топологии на С*(£ ). Таким образом, &(S) компактно, так как оно есть слабо «-замкнутое под­ множество единичного шара в С* (5), и, как хорошо известно, еди­ ничный шар слабо «-компактен.

В общем случае заметим, что S гомеоморфно подмножеству компактного метрического пространства (фактически подмножеству куба (0 ,1]N), и поэтому можем предположить, что S является подмножеством компактного метрического пространства S. Мы хо­ тим показать, что для каждой последовательности {р„} из плотного семейства Л всегда можно выбрать сходящуюся подпоследователь­

ность. Для

вероятности

р на (S, $ ( S ) ) определим вероятность на

(S, &(§))

посредством

р(4) =

р(Я П5), A e ^ ( S ) , Заметим, что

принадлежит &(S) тогда и только тогда, когда Я = Я П£ для

некоторого

Я е ^ ? ( £ ) .

Далее,

{р„} — последовательность в 5я (£),

и поэтому, согласно вышеприведенному замечанию, можем выбрать

слабо сходящуюся к вероятности v на (S,

&(3)) подпоследователь­

ность, которую опять обозначим через {р„}.

Покажем,

что

суще­

ствует вероятность р

на

(S,

&I(S)), для которой p = v

и

р„

слабо

сходится

к р. Действительно,

для

любого

г =

1, 2, ... найдется та­

кое компактное подмножество Кг из S (и, следовательно, компакт­

ное

подмножество в S),

что

рп (/£>■)> 1 — 1/г для всех п. Очевидно,

что

Кгes <%(S)[\&(S)

 

и

р„(А!г) = р„(Я г).

Так как

p „ - « v

(слабо),

то

v (Кт^ lira р„ (Кг) ^

1 — 1/г.

Поэтому

ИKr= E<= S

принадле-

 

 

71—> OQ

 

 

 

и &(S).

Если

A ^&(S),

то

 

 

жит обоим о-полям и &{3)л

 

Я е

е &(S),

так

как 4 П £ = Л (1 5( 1 £ = Л П £

для некоторого

е J f(£ ). Мы

полагаем

р(Я) = у(Я (1Е)

для каждого A^3$(S). Те­

перь нетрудно видеть,

что р — вероятность на (S,

3S(S))

и

p = v.

Наконец,

мы

покажем,

что

р„

р слабо

в

^ ( £ ) . Пусть А замк­

нуто в^ £._ Тогда А Я ПS для некоторого

замкнутого

множества

в S и рп(Я) =

р „(Я ). Следовательно, П т р„ (Л) = lim р„ (Я )^ р (Я)=

•=р(Я)

и

утверждение следует

П~*оо

 

71—* 00

(III). Мы

из

предложения 2.4

опускаем доказательство

(2)

(см. [6], [141]).

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим случайную величину X со значениями в S, т. е.

&~l!%l(S)-измеримое

отображение

вероятностного

пространства

(Я,

Р) в 5. Вероятностный закон Рх величины X — это

мера-

образ отображения X: Я -*■ S.

 

 

 

 

 

 

 

 

*) С(S )— структура Банаха при естественном упорядочении всех дейст­ вительных функций на У и C*(S)— сопряженное пространство; 1 обозначает функцию }(х) гз 1.

Я С. Катанаев, Н. Икэда

18

ГЛ. I. ВВЕДЕНИЕ

О п р е д е л е н и е 2.3. Пусть Х„, п = 1, 2, . . и X — случайные величины *) со значениями в S. Скажем, что X* сходится к X по

распределению, если Р

X п

Y

слабо.

 

 

 

п-*-Р

и

X определены

на одном,

Предположим, что

Xn,

га =

1, 2, ...,

и том же вероятностном пространстве (Q,

Р). Будем

говорить,

что Х„ сходится к X почти всюду

(или почти наверное),

если

Р{вк р(Х„(<й), Х(со))

0

при

=

 

и что Х„ сходится к X по вероятности, если для любого е > О

Р{ак р(Х„(а),

Х(со) )> е}

0

при п-+°°.

 

Хорошо известно, что из сходимости почти наверное следует сходимость по вероятности и сходимость по вероятности влечет за собой сходимость по распределению. Следующая теорема Скорохода утверждает, что если S полно относительно метрики р, то справед­

ливо в определенном смысле и обратное утверждение.

 

метриче­

Т е о р е м а 2.7. Пусть

(S,

р ) — полное сепарабельное

ское пространство, Р„, п — 1, 2,

...,

и Р вероятности на (S, & (S))’

и^ Р п -^Р

при га-»-оо.

Тогда

на

вероятностном

пространстве

(Й, $ ,

Р)

можно построить случайные величины Х п,

га =

1, 2, ...,

и X со значениями в S такие, что

 

 

 

 

(I)

Рп = РХп, га = 1, 2,

. . . , u P

=

F ;

 

 

(И)

Хп сходится к X почти всюду.

 

 

Поэтому, в частности, сходимость по распределению случайных величин Х„ может быть реализована сходимостью почти всюду без изменения законов Хп.

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Мы доказываем эту теорему для Q =

[0 ,1)’,

^ = SS([0,

1))

и P(d(a) = da) (мера Лебега). Каждой

конечной

по­

следовательности натуральных чисел (i,, it,

ik),

k=* 1,

2,

...,

ставим в соответствие множество

s & ($)

следующим

образом:

 

 

 

 

 

 

 

(1)

если (ih U, ...,

U, •••, /»)'. т0

 

 

 

 

(2)

^

*5j

*5 и

.....ift.j) — S(lvi2.....jfe)?

 

 

 

(3)

diamS(ll<ii....

 

 

 

 

 

(4)

Pn(dS{ivl2,...,ih)) =

0, ra = 1, 2, ..., и

P ( d S ^ .... ih)) =

0.

 

*) Они могут быть определены на разных вероятностных пространствах.

**)(ИатЛ= sup р(«,у).

в,уел

§ 2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕРЫ

19

Поэтому, согласно (1) и (2), {^(ir ia.... i;i)l

образует для каж­

дого фиксированного к непересекающееся покрытие S, являющееся подразбиением покрытия для к' < к. Такую систему подмножеств

можно построить следующим образом. Пусть для каждого к От\

т = 1, 2,

...,— шары с радиусами < 2 -(к+1), покрывающие все про-

странствоIC T B O

S> и удовлетворяющие условиям Рп (дот) = О, Р ( дат )) = 9

для каждых п, к, т. Положим для каждого к

D[k>=o[k\ D00.

n(h)\ nw

J . . . 1JJn

— nih)\ (nW и

и nw \

и <7 .

= ч—

u2

 

\ V®1 U •' •U Gn—1/? ••*

И

 

= D(il n

 

П•••П P'in •

Легко

проверяется, что

система

таким

образом определенных множеств обладает требуемыми свойствами.

Для фиксированного к упорядочим все

(U,

к,

...,

к)

лексикографи­

чески. Определим интервалы*)

А^г г2,...,гй),

 

 

 

 

в [0*

1] сле~

дующим образом:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(I)

|

 

.... к) 1=

Р (^(ЧЛ2.....*й))’ I

 

 

 

I =

( X l - V " 1’*))’

(II)

если

(U, к, ..., к )< (/i» h, •••, h)> то интервал

 

 

(A g ,i2.... lfc)) расположен

левее

интервала &(jvi2,...,ih

(соответствен­

но интервала

Д[”Х .... ,h));

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(Ш)

 

и

 

д (.л .... . » ) - № ,

1),

и

 

с

* ......

 

 

 

({||{21">Да)

 

 

 

 

 

(^1*г2’■■•’

 

 

 

 

 

 

Очевидно, что эти интервалы перечисленными свойствами оп­

ределяются

однозначно. Для каждого

(£4,

к,

...,

к), если

только

о

 

Ф 0 ,

мы выбираем точку

 

 

 

 

о

 

Для

‘5(<1л2.... гк

 

.... ih<= S(ivi2,-,ihy

й)^[0, 1)

положим

 

 

 

 

 

 

*<">

 

 

 

 

 

 

 

 

Хп((о) =

xivh.... ik,

если

©|

 

•ift)»

 

 

И

 

 

A (ir i2,

 

 

 

 

 

н

 

 

 

 

 

если

со <

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A(«l>i2.... ife)>

 

 

для**)

к = 1,

2, ...,

ra =

l,

2, ...

Очевидно,

 

 

 

 

 

 

 

 

p (X й (со), Х й+Р (со)) <

1/2\

р (X й (со), Хй+Р (со)) < 1/2й,

 

 

и поэтому

существуют Х п(со) == Нш X й (со), X (и) =

lim X й (а)

из-за

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/i—» оо .

 

 

 

ft-»oo

 

 

полноты

 

(5,

р).

Так

как

 

Pn(S(h’h.... к)) =

I А & Х .....к)\~*~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

.... k)\ = P {S(h’h.....»*))•

т0

для

® е А

(*г*......к)

 

най"

дотся

такое

пк,

что

 

О .

V

ts....ih\ для

всех

п 5s nk.

Тогда

в е Д ™

*) Здесь под интервалами в [О, 1) мы подразумеваем только интервалы

вида [а, Ь)

(где а ^

Ъ \ ]Д| обозначает длину интервала А.

 

 

 

**)

Если

A(ii,,2..... ih) Ф

0

или

Ap>tli......ik)* 0

,

то

5 ^ , . . . , ^

Ф 0

*, следовательно, это опеределение корректно,

2*

2 0

ГЛ. I. ВВЕДЕНИЕ

 

Хп (о>) = Хк(©) и, следовательпо,

р (Хп(ш), X (ш))< р(Хп (и), Х£(ш)) +

+ Р № . (®)i -X* 0й)) +

Р (Хк(to), X (to)) ^ 2/2й, если п 5* га*.Поэтому,

если

положим П0 =

^

U

^Д(г,,»2,...,»к)

то

X n((o)-j- Х(а>)

для щ е й , при п->-“

и, очевидно, Р(£20) = 1.

 

 

 

Покажем,

наконец,

что

■5^

 

= Р.

Так

1Jn — Рп и Р

как

Р {<о; Хй+Р (со) е

5 (<lll

lft)} = Р {со; Х й+Р (со) е

5 (,l>t

ift)) =

= Pn

 

,ife)) и

так как

каждое открытое множество в 5

представимо

в виде счетного

объединения непересекающихся мно-

жеств

5( i i

,ifc),

то по лемме Фату имеем

 

«ч.

 

Ига Р п ( 0 ) ^ Рп(0)

 

 

 

 

 

 

 

р -»о о

 

 

для каждого открытого множества О в 5. Тогда, согласно предло-

жению

2.4, Р " слабо сходится к Рп

при р-*- <» и

тем

самым

Р *п =

Р ,1. Аналогично, Рх = Р.

 

 

 

 

§ 3. Математические ожидания, условные математические

 

ожидания и регулярные условные вероятности

 

 

 

Пусть X — действительная

(или комплексная)

случайная

вели­

чина, определенная на вероятностном пространстве

(Q,

Р). Две

случайные величины X и Y

отождествляются, если Р[ю: Х(а)¥ *

4t Y(«))] = 0. Случайная величина X

называется

интегрируемой,

если

[ [X (и) |Р (da) < оо.

я

Если

f| X (M)|pP (d to)< oo, р > 0 ,

Я

то X называется р-интегрируемой*). Пусть р$®1. Совокупность р-интегрируемых случайных величин, обозначаемая черев i?p(Q, 3~, Р), или 2р(Р), образует банахово пространство с нормой

||Х||р = Ц |Х((о)1РР ( ^ )

Через 3?^ (Q,

Р) будем обозначать банахово

пространство су­

щественно ограниченных случайных величин

с

нормой

II.X'IL=a*

=

ess sup |Z(©) 1.

 

X

число

Е (X) =

 

Для интегрируемой случайной величины

=

|X (м) Р (<&о)

называется математическим ожиданием

X. Если

 

я

 

 

 

 

*) Если р = 2, то X называется квадратично интегрируемой.