<<
>>

§7 Процессы с независимыми приращениями.

7.1. Пусть E - линейное пространство, а -s-алгебра борелевских множеств на нем. Через, где, обозначим "параллельный" сдвиг множества B на вектор x, точнее: .

Пусть семейство вероятностных мер на удовлетворяющих условиям:

i) - -измеримая функция по x для ;

ii) если , то справедливо равенство

(38)

Очевидно следующее равенство

(39)

Действительно. Если , то равенство (39) очевидно. Стало быть, (39) справедливо для простых функций, поэтому, в силу теоремы о монотонной сходимости, равенство (39) остается справедливым для любой измеримой ограниченной функции. Из (38) следует равенство

(40)

Из (39) следует, что если положить , то - будет вероятностью перехода, которая обладает свойством пространственной однородности, т.е. для Очевидно, что верно обратное утверждение, если переходная вероятность обладает свойством пространственной однородности, то

7.2.

Пусть q- вероятностная мера на и , где - вероятностная мера на , определенная формулой

(41)

причем где - переходная вероятность.

Определение. МПШ со значениями в линейном измеримом пространстве (E,E) называется процессом с независимыми приращениями, если для N, tk Î R+, t1

<< | >>
Источник: Теория случайных процессов. Лекция. 2017

Еще по теме §7 Процессы с независимыми приращениями.:

  1. 8.3 Определение критерия процесса и независимых факторов
  2. 3.4.2. Орграф приращений
  3. Полное приращение и полный дифференциал.
  4. Титул II. О приращении узуфрукта (De usu fructu adcrescendo)
  5. Приложение G Стенограмма рабочей группы Центра правовых и экономических исследований «Независимые комиссии, независимые прокуроры» (Москва, Baker amp; McKenzie, 21.02.2012)
  6. Эвиденциальное приращение при других глаголах
  7. Первоначальное приобретение вещей другихлиц § 139. а. Соединение (приращение)
  8. Синтаксическое поле предложения (СПП) как синтаксическая парадигма, в первую очередь, внутримодельных преобразований, связанных с приращением определенного типа смыслов. Структура СПП.
  9. 4.4. Экстремум функции двух независимых переменных.
  10. Независимые журналисты