Главная > Вероятностные процессы
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

§ 10. Рациональные спектральные плотности

В настоящем параграфе мы рассмотрим стационарные в широком смысле процессы с абсолютно непрерывными спектральными функциями, имеющие спектральную плотность рациональную относительно X,

Очевидно, можно считать, что числитель и знаменатель не имеют здесь общих корней. Поскольку спектральная плотность действительна, то

так что числа и , которые являются комплексными, разбиваются на пары комплексно сопряженных друг другу чисел. Далее, поскольку функция интегрируема, то никакой из корней не может быть действительным, и поскольку то каждый действительный корень должен встречаться в числителе дроби, представляющей четное число раз, и с должно быть действительным положительным числом: Следовательно, используя равенство мы можем представить спектральную плотность в виде

Здесь так как функция должна быть интегрируема; кроме того, так как все комплексные корни и выбираются по произволу из пары комплексно сопряженных чисел, то всегда можно предполагать, если это удобно, что корни знаменателя и не являющиеся действительными корни числителя все имеют положительные мнимые части. В дальнейшем всегда будет считаться, что знаменатель и числитель не имеют общих корней. Если корни выбраны так, как здесь описано, то коэффициенты А, и будут определены однозначно с точностью до общего множителя пропорциональности.

В частности, если процесс действителен, то спектральная плотность является четной функцией, и (10 1) можно переписать в виде

где коэффициенты А и В - действительны.

Согласно § 8, спектральное представление процесса может быть записано в виде

где процесс с ортогональными приращениями. Корреляционная функция здесь равна

Пользуясь известными результатами теории вычетов, легко показать, что при равно сумме вычетов подинтегральной функции в правой части последнего равенства, расположенных в верхней полуплоскости. Более того, если простая замкнутая спрямляемая кривая в верхней полуплоскости, охватывающая все нули знаменателя в верхней полуплоскости, то дается формулой

здесь под понимается односторонняя производная Отсюда видно, что равно сумме вычетов подинтегральной функции в равенстве (10.4), расположенных в верхвей полуплоскости. Таким образом, функция бесконечно дифференцируема при а также и при поскольку Вычисление с помощью теории вычетов в предположении, что все нули многочлена имеют положительную мнимую часть, дает для выражение

где многочлены от нули функции Если функция является действительной, то (10.5) можно переписать также в виде

где действительные многочлены от и — действительные и, соответственно, мнимые части корней

Мы видели, что функция имеет односторонние производные всех порядков в точке 0, причем равно сумме вычетов подинтегральной функции в правой части (10.4) при расположенных в верхней полуплоскости. Аналогично, равно сумме вычетов той же функции в нижней полуплоскости. Следовательно, величина

равиа сумме всех вычетов рассматриваемой функции во всей комплексной плоскости, т. е. равна коэффициенту при в разложении этой функции в степенной ряд в окрестности точки Таким образом,

Первая строка здесь является также очевидным следствием формулы (10.3), поскольку для соответствующих значений к допустимо дифференцирование под знаком интеграла в этой формуле. Заметим, что, согласно полученным результатам, при стремится к по показательному закону.

Из равенства (10.4), а также и из (10.5) немедленно вытекает, что удовлетворяет дифференциальным уравнениям

где занись означает, что эти уравнения выполняются на замкнутых полупрямых, если в точке использовать соответствующие односторонние производные. Из (10.7) вытекает, что

Согласно (10.6), это дифференциальное уравнение не может быть справедливым при поскольку первые производных функций в этой точке не существуют. Даже и без (10.6) тот факт, что эти производные не существуют, немедленно вытекает из того, что функция ограничена, в то время как никакое решение уравнения (10.8) не является ограниченным при всех если не имеет действительных нулей.

Теорема 10.1. Если стационарный в широком смысле процесс имеет абсолютно непрерывную спектральную функцию и спектральную плотность, задаваемую равенством (10.1), причем все нули многочлена расположены в верхней полуплоскости, то соответствующая корреляционная функция удовлетворяет дифференциальным уравнениям (10.7) и граничным условиям (10.6). Обратно, если корреляционная функция стационарного в широком смысле процесса удовлетворяет уравнениям (10.7) при некотором выборе постоянных таких, что и ни один из нулей многочлена не является действительным, то этот процесс имеет абсолютно непрерывную спектральную функцию и спектральную плотность, задаваемую формулой (10.1), в которой некоторые постоянные, причем где наименьшее значение к такое, что

Прямое утверждение этой теоремы мы уже доказали; остается доказать обратное утверждение. Для доказательства заметим, что если функция удовлетворяет уравнениям (10.7), то она должна быть бесконечно дифференцируемой при Более того, как и всякое решение (10.7), функция должна в этом случае иметь вид (10.5), где нули многочлена многочлены от Так как корреляционная функция всегда ограничена, и так как по предположению все не являются действительными, то в выражение для могут входить только с положительной мнимой частью. Но в таком случае при будет стремиться к нулю по показательному закону. Следовательно, [см. (3.5)], функция абсолютно непрерывна и

откуда интегрированием по частям получаем

Таким образом,

где многочлен степени к при при Отсюда вытекает, что

где - многочлен степени Так как из (10.7) следует (10.8), то интеграл в правой части равенства (10.9) обращается в нуль и мы получаем

что и доказывает обратное утверждение теоремы. Отметим, что в этом доказательстве мы из ограниченности заключили, что в представлении (10.5) функции могут фигурировать только с положительными мнимыми частями. Если многочлен имеет нули с отрицательной мнимой частью, то эти нули не могут входить в число показателей степени в равенстве (10.5). Отсюда вытекает, что в случае существования таких нулей функция удовлетворяет дифференциальному уравнению порядка так что в представлении (10.1) функции многочлены в числителе и в знаменателе имеют общие корки.

Рассмотрим теперь более подробно случай, когда в равенстве этот случай, очевидно, аналогичен случаю 2 § 10 гл. В этом случае

соответствующее спектральное представление удобно писать в виде

Ясно, что здесь

так что процесс имеет первые производных; если процесс сепарабелен, то его выборочные функции имеют производных и

Таким образом, формально можно написать

где (см. § 4 гл. IX) процесс есть преобразование Фурье процесса Итак, формально выборочные функции процесса удовлетворяют стохастическому аналогу равенства (10.7) - линейному дифференциальному уравнению порядка с постоянными коэффициентами (действительными в случае действительного процесса), в правой части которого стоит (фиктивная) производная процесса с ортогональными и стационарными в широком смысле приращениями. Продолжая формально применять обычные математические правила к процессу (что, разумеется, является натяжкой), можно сказать, что этот фиктивный процесс обладает тем свойством, что для него

[в соответствии с ортогональностью приращений процесса Таким образом, наше дифференциальное уравнение является точным аналогом разностного уравнения (10.7), полученного при обсуждении случая 2 § 10 гл. Для того чтобы придать смысл символическому равенству (10.10), мы докажем, что для широкого класса функций имеет место равенство

где все члены в левой части, кроме последнего, являются обычными интегралами Лебега от выборочных функций. Последний интеграл слева был определен в § 9 для функций таких, что

где

Интеграл в правой части (10.10) был определен в § 2 гл. IX для функций таких, что

Мы сейчас покажем, что (10.10) верно с вероятностью 1 для любой беровской функции, удовлетворяющей всем этим условиям будут выполнены, например, если функция непрерывна и имеет непрерывную производную в некотором конечном замкнутом интервале и обращается в нуль вне этого интервала). Для доказательства равенства (10.10) достаточно заметить, что, согласно правилам интегрирования, выведенным выше [см. особенно (9.5)], левая часть (10.10) может быть представлена в виде

[здесь используется тот факт, что процесс является преобразованием Фурье процесса

Предположим теперь, что, обратно, стационарный в широком смысле процесс, имеющий первые производных, и что существует процесс с ортогональными приращениями, удовлетворяющими условию для которого выполняется равенство (10.10) [в смысле (10.10)]. Докажем, что в таком случае спектральная функция абсолютно непрерывна и соответствующая спектральная плотность имеет вид

Основная идея доказательства состоит в том, что (фиктивный) процесс имеет постоянную спектральную плотность, равную 1, а левая часть равенства (10.10), рассматриваемая как результат применения к процессу линейной операции с ядром имеет спектральнута плотность приравнивая эти две спектральные плотности, мы получаем требуемый результат. Более строго мы исходим из того, что в силу (10.10) для любой функции удовлетворяющей указанным выше условиям, с вероятностью 1

Но величина в левой части этого равенства является результатом применения к линейной "операции с ядром так что процесс в левой части имеет спектральную функцию, равную

В правой части равенства стоит процесс, получаемый с помощью скользящего суммирования и имеющий спектральную функцию

Приравнивая эти две функции, мы находим, что любая точка разрыва функции должна совпадать с нулем функции что в промежутках

между точками разрыва функция абсолютно непрерывна и имеет производную

Так как функция должна быть интегрируема, то знаменатель здесь не может обращаться в 0. Но в таком случае функция непрерывна и имеет тот самый вид, который требовалось получить.

Для теории прогнозирования важно знать, когда процесс в равенстве (10.10) ортогонален прошлому процесса т. е. когда

Сейчас мы покажем, что это условие выполняется тогда и только тогда, когда все корни многочлена имеют положительные мнимые части.

Действительно, если функцию в (10.10) определить равенством

то мы найдем, что

Левую часть последнего равенства можно представить в виде

Если корни многочлена имеют положительные мнимые части, то корни многочлена имеют отрицательные мнимые части, и из теории и вычетов немедленно вытекает, что последний интеграл равен нулю. Те же самые соображения показывают, что этот интеграл будет тождественным нулем при всех удовлетворяющих указанным неравенствам, если хотя бы один из корней многочлена 2 ,2 имеет неположительную мнимую часть.

Таким образом, если , то выборочные функции процесса удовлетворяют стохастическому дифференциальному уравнению (10.10) весьма простого вида. Так как при действительном и так как при изучении уравнения (10.10) мы не предполагали, что все корни многочлена имеют положительные мнимые части, то коэффициенты

а следовательно, и само дифференциальное уравнение могут быть изменены простой заменой корней на их сопряженные, причем сам процесс не изменится. Таким образом, выборочные функции данного процесса удовлетворяют многим дифферевциальным уравнениям вида (10.10), но среди них имеется лишь одно, для которого процесс ортогонален прошлому процесса в указанном выше смысле, а именно — уравнение, для которого все корни многочлена лежат в верхней полуплоскости.

Дифференциальное уравнение (10.10) относится к типу уравнений, решения которых хорошо известны; в нашем случае решение дается формулой

где функции, которые могут быть явно выражены через заданные коэффициенты Конечно, в обычной теории дифференциальных уравнений такое решение уравнения (10.10) рассматривается лишь для случая, когда в правой части (10.10) есть детерминированная (не вероятностная) функция от однако правая часть равенства (10.11) определена и в рассматриваемом нами вероятностном случае, и, поскольку правила обращения со стохастическими интегралами совпадают с правилами обращения для обычных интегралов, процесс определяемый этим равенством, действительно удовлетворяет (10.10) [т. е. (10.10)]. Если корни многочлена все имеют положительные мнимые части, то, как мы видели, приращения процесса фигурирующего в (10.11), ортогональны ко всем случайным величинам Следовательно, в этом случае интеграл в (10.11) также ортогонален ко всем с так что

является проекцией на прошлое этого процесса вплоть до момента В частном случае, когда наш процесс является марковским в широком смысле. В этом случае (10.11) обращается в

где уравнение имеет единственный корень — мнимая часть которого положительна, так что b имеет положительную действительную часть. При равенство (10.11) дает

таким же образом (10.11) дает

Последнее выражение показывает, что является процессом, получаемым с помощью скользящего суммирования специального типа: зависит только от прошлого процесса Формула (10.12) для марковского в широком смысле процесса уже выписывалась нами в § 3 (см. пример 2).

1
Оглавление
email@scask.ru