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编程问答

3.1 关于半鞅的随机积分(Ren)

發(fā)布時(shí)間:2025/4/5 编程问答 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 3.1 关于半鞅的随机积分(Ren) 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

3.1 關(guān)于半鞅的隨機(jī)積分(Ren)

X=M+AX=M+AX=M+A,其中M∈Mloc,A∈VM \in M^ {loc} ,A \in VMMloc,AV,HHH為可選過(guò)程,則定義過(guò)程Y:=H?XY:=H \cdot XY:=H?X
Yt:=(H?X)t:=∫0tHsdXs:=∫0tHsdMs+∫0tHsdAsY_ {t} :=(H \cdot X)_t:= \int _ {0}^ {t} H_ {s} dX_ {s} := \int _ {0}^ {t} H_ {s} dM_ {s} + \int _ {0}^ {t} H_ {s} dA_ {s} Yt?:=(H?X)t?:=0t?Hs?dXs?:=0t?Hs?dMs?+0t?Hs?dAs?
如果右邊的兩個(gè)積分都存在的話(huà).

關(guān)于半鞅的隨機(jī)積分=關(guān)于有界變差的隨機(jī)積分+關(guān)于局部鞅的隨機(jī)積分

1. 隨機(jī)Stieltjes積分(關(guān)于有界變差的隨機(jī)積分)

隨機(jī)Stieltjes積分:把ω\omegaω當(dāng)作參數(shù),固定ω\omegaω后做Lebsgue-Stieltjes積分

1.1 有限變差過(guò)程

  • 有限變差過(guò)程&增過(guò)程的定義
  • 有限變差過(guò)程是兩個(gè)增過(guò)程之差

1.2 隨機(jī)Stieltjes積分

隨機(jī)Stieltjes積分定義:由測(cè)度論, ?ω\forall \omega?ω ,A(,ω)A(, \omega )A(,ω)產(chǎn)生一個(gè)Lebesgue-Stieltjes測(cè)度μA(ω)\mu _ {A(\omega )}μA(ω)?。對(duì)任意非負(fù)過(guò)程HHH,只要?ω,t→f(t,ω)\forall \omega ,t\rightarrow f(t, \omega )?ω,tf(t,ω)為Borel可測(cè),就可逐ω\omegaω定義
∫0tfsdAs:=∫0tfsμA(ds)\int _ {0}^ {t} f_ {s} dA_ {s} := \int _ {0}^ {t} f_ {s} \mu _ {A} (ds) 0t?fs?dAs?:=0t?fs?μA?(ds)
因?yàn)?μA\mu _ {A}μA? 在單點(diǎn)集上的負(fù)荷為零,所以這里 ∫0t\int _ {0}^ {t}0t? 理解為 ∫[0,T)\int _ {[0,T)}[0,T)? 還是 ∫[0,T]\int _ {[0,T]}[0,T]?是無(wú)所謂的。這個(gè)過(guò)程記為H?AH \cdot AH?A.

2. 關(guān)于局部鞅的隨機(jī)積分

之所以可以定義循序可測(cè)過(guò)程對(duì)Brown運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)積分, 關(guān)鍵是其保范性質(zhì), 而這個(gè)保范性質(zhì)的建立, 是建立的Brown運(yùn)動(dòng)具有獨(dú)立增量的基礎(chǔ)之上的.但仔細(xì)檢查一下證明,那里真正需要的其實(shí)并不是“獨(dú)立增量”這么強(qiáng)的性質(zhì), 而只要 w2?tw^ {2}-tw2?t 為鞅就足夠了。這就給推廣隨機(jī)積分帶來(lái)了希望, 因?yàn)閷?duì)一般的平方可積鞅MMMM2?[M]M^ {2}-[M]M2?[M] 也是鞅.

基本思路

  • 簡(jiǎn)單過(guò)程關(guān)于鞅的隨機(jī)積分的定義,簡(jiǎn)單過(guò)程關(guān)于鞅的隨機(jī)積分是線(xiàn)性的,是關(guān)于t是連續(xù)的平方可積鞅,具有等距性E[I(f)2]=E∫0T[f2(t)]dtE[I(f)^2]=E\int_0^T[f^2(t)]dtE[I(f)2]=E0T?[f2(t)]dt(線(xiàn)性等距算子);
  • 簡(jiǎn)單過(guò)程構(gòu)成的空間在可積函數(shù)構(gòu)成的空間L2\mathscr{L}_2L2?中是稠密的
  • 根據(jù)1和2可得:可積過(guò)程L2\mathscr{L}_2L2?關(guān)于鞅隨機(jī)積分在L2L^2L2意義下有定義
  • 關(guān)于局部鞅的隨機(jī)積分
  • 簡(jiǎn)單過(guò)程關(guān)于鞅的隨機(jī)積分的定義,簡(jiǎn)單過(guò)程關(guān)于鞅的隨機(jī)積分是線(xiàn)性的,是關(guān)于t是連續(xù)的平方可積鞅,具有等距性E[I(f)2]=E∫0T[f2(t)]dtE[I(f)^2]=E\int_0^T[f^2(t)]dtE[I(f)2]=E0T?[f2(t)]dt(線(xiàn)性等距算子)
    • 簡(jiǎn)單過(guò)程關(guān)于鞅的隨機(jī)積分的定義
    • 簡(jiǎn)單過(guò)程關(guān)于鞅的隨機(jī)積分具有等距性

    2.簡(jiǎn)單過(guò)程構(gòu)成的空間在可積函數(shù)構(gòu)成的空間L2\mathscr{L}_2L2?中是稠密的

    • 可積函數(shù)類(lèi)L2\mathscr{L}_2L2?
    • L=L2(μM)\mathscr{L}=L^2(\mu_M)L=L2(μM?)
    • 簡(jiǎn)單過(guò)程構(gòu)成的空間在L\mathscr{L}L中是稠密的



  • 根據(jù)1和2可得:可積過(guò)程L\mathscr{L}L關(guān)于鞅隨機(jī)積分在L2L^2L2意義下有定義
    • 可積過(guò)程L\mathscr{L}L關(guān)于鞅的隨機(jī)積分
    • 可積過(guò)程L\mathscr{L}L關(guān)于鞅的隨機(jī)積分的性質(zhì):平方變差&局部性
  • 由第二個(gè)性質(zhì)可得識(shí)別隨機(jī)積分的方法
  • 由命題7.4.3可得
  • 隨機(jī)積分的估計(jì)
  • 關(guān)于局部鞅的隨機(jī)積分
  • 設(shè)M∈M2loc,σnM \in \mathscr{M}_ {2}^ {loc} ,{ \sigma _ {n} }MM2loc?,σn? 為其局部化停時(shí)列.令
    [M]t:=[Mσn]t,(t,ω)∈[0,σn][M]_ {t} :=[ M^{\sigma_n}]_t,(t, \omega ) \in [0,\sigma _ {n}] [M]t?:=[Mσn?]t?,(t,ω)[0,σn?]
    以及
    L2loc(M):={H:∫0TH2d[M]t<∞,as}\mathscr{L}^{loc}_ {2}(M):=\{H: \int _ {0}^ {T} H^ {2}d [M]_{t} < \infty, as\} L2loc?(M):={H:0T?H2d[M]t?<,as}
    ?H∈L2loc\forall H \in \mathscr{L}^{loc}_ {2}?HL2loc? ,存在局部化停時(shí)列{τn}\{ \tau_ {n} \}{τn?}使得
    E[∫0τnH2d[M]]<∞,?nE[ \int _ {0}^ {\tau_n} H^ {2} d[M]]< \infty , \forall n E[0τn??H2d[M]]<,?n

    Mn:=Mσn,Hn(t,ω):=H1[0,n+1].M_ {n}:= M^{\sigma_n}, H_ {n} (t,\omega ):=H1_ {[0,n+1]}. Mn?:=Mσn?,Hn?(t,ω):=H1[0,n+1]?.
    在$[0, \sigma _ {n} \wedge \tau _ {n} ] $上,令
    M(t):=Hn?MnM(t):= H_ {n} \cdot M_ {n} M(t):=Hn??Mn?
    易證這個(gè)定義是沒(méi)有歧義的.H?MH\cdot MH?M稱(chēng)為HHH對(duì)MMM的隨機(jī)積分.
    我們也常常將$H \cdot M $寫(xiě)成積分的形式,即
    H?M(t)=∫0tHsdMsH \cdot M(t)= \int _ {0}^ {t} H_ {s} dM_ {s} H?M(t)=0t?Hs?dMs?
    利用局部化停時(shí)列過(guò)渡, 關(guān)于鞅的隨機(jī)積分除了要取期望的之外, 均可以推廣到
    關(guān)于局部鞅的隨機(jī)積分。

    3. 關(guān)于半鞅的隨機(jī)積分

    3.1 關(guān)于半鞅的隨機(jī)積分

    X=M+AX=M+AX=M+A,其中M∈Mloc,A∈VM \in M^ {loc} ,A \in VMMloc,AV,HHH為可選過(guò)程,則定義過(guò)程Y:=H?XY:=H \cdot XY:=H?X
    Yt:=(H?X)t:=∫0tHsdXs:=∫0tHsdMs+∫0tHsdAsY_ {t} :=(H \cdot X)_t:= \int _ {0}^ {t} H_ {s} dX_ {s} := \int _ {0}^ {t} H_ {s} dM_ {s} + \int _ {0}^ {t} H_ {s} dA_ {s} Yt?:=(H?X)t?:=0t?Hs?dXs?:=0t?Hs?dMs?+0t?Hs?dAs?
    如果右邊的兩個(gè)積分都存在的話(huà).

  • 右邊的兩個(gè)積分都存在的條件:這兩個(gè)積分存在的條件下不相同, 所以要提出一個(gè)公共的條件使它們都存在是比較麻煩的, 但有一些簡(jiǎn)單的充分條件保證它們都存在, 比如說(shuō)H是連續(xù)過(guò)程時(shí)就是如此.
  • 由于這兩部分性質(zhì)差異較大, 把它們分開(kāi)看待而不是看作一個(gè)整體往往更方便一些。
  • 3.2 半鞅的隨機(jī)微分

    • 半鞅的隨機(jī)微分定義

    • 半鞅的隨機(jī)微分滿(mǎn)足的條件

    • 由命題7.4.3可得命題7.6.1


    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的3.1 关于半鞅的随机积分(Ren)的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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