15

Случайные процессы

[18/0%]
Показать
LaTeX
Задача 15.1

Пусть {Lj}j≥0\left\{ L_{j}\right\}_{j \geq 0} такие же, как в разделе 15.1.1. Покажите, что для любого θ≥0\theta \geq 0

?
(a)

E[e−θ∑j=0nLj]=E[∏j=0nλyjθ+λyj]\mathbb {E}\left[e^{-\theta \sum_{j = 0}^{n} L_{j}}\right] = \mathbb {E}\left[\prod_{j = 0}^{n} \frac{\lambda_{y_{j}}}{\theta +\lambda_{y_{j}}}\right]

(b)

E[e−θ∑j=0∞Lj]=0\mathbb {E}\left[e^{-\theta \sum_{j = 0}^{\infty } L_{j}}\right] = 0 для всех θ>0\theta > 0 тогда и только тогда, когда ∑j=0∞1λyj=∞\sum_{j = 0}^{\infty } \frac{1}{\lambda_{y_{j}}} = \infty п.н., предполагая 0<λi<∞0 < \lambda_{i} < \infty для всех ii.

Задача 15.2

Пусть LL — показательная случайная величина. Проверьте, что для любых x>0x > 0, u>0u > 0

P(L>x+u∣L>x)=P(L>u) \mathbb {P}\left( L > x+u \mid L > x \right) = \mathbb {P}\left(L > u\right)

(Это называется свойством "отсутствия памяти".)

?
Задача 15.3

Решите прямое и обратное уравнения Колмогорова для следующих частных случаев процессов рождения и гибели:

?
(a)

Пуассоновский процесс: αi≡α,βi≡0\alpha_{i} \equiv \alpha , \beta_{i} \equiv 0,

(b)

процесс Юла: αi≡iα,βi≡0\alpha_{i} \equiv i \alpha , \beta_{i} \equiv 0,

(c)

процесс "вкл-выкл": α0=α,αi=0,i≥1\alpha_{0} = \alpha , \alpha_{i} = 0, i \geq 1,

β1=β,βi=0,i=0,2,…, \beta _{1} = \beta , \beta _{i} = 0, i = 0,2, \ldots ,
(d)

очередь M/M/1M / M / 1: αi=α,i≥0,βi=β,i≥1,β0=0\alpha_{i} = \alpha , i \geq 0, \beta_{i} = \beta , i \geq 1, \beta_{0} = 0,

(e)

очередь M/M/sM / M / s: αi=α,i≥0,βi=iβ,1≤i≤s\alpha_{i} = \alpha , i \geq 0, \beta_{i} = i \beta , 1 \leq i \leq s и =sβ= s \beta, i>si > s,

β0=0, \beta _{0} = 0,
(f)

процесс чистой гибели: βi≡β,i≥1,β0=0,αi=0,i≥0\beta_{i} \equiv \beta , i \geq 1, \beta_{0} = 0, \alpha_{i} = 0, i \geq 0.

Задача 15.4

Найдите стационарные распределения, когда они существуют, для процессов из задачи 15.3.

?
Задача 15.5

Рассмотрим 2 независимые очереди M/M/1\mathrm{M} / \mathrm{M} / 1 с интенсивностью поступления λ\lambda, интенсивностью обслуживания μ\mu (случай I), и одну очередь M/M/1\mathrm{M} / \mathrm{M} / 1 с интенсивностью поступления 2λ2 \lambda и интенсивностью обслуживания 2μ2 \mu (случай II). Предположим λ<μ\lambda < \mu. Покажите, что в стационарном состоянии среднее число в системе в случае I больше, чем в случае 2, и их отношение стремится к 2, когда ρ=λμ↑1\rho = \frac{\lambda }{\mu } \uparrow 1.

?
Задача 15.6

Покажите, что для любой неприводимой ЦМНВ (цепи Маркова с непрерывным временем) {X(t):t≥0}\left\{ X(t): t \geq 0\right\} с конечным пространством состояний и всеми λi∈(0,∞)\lambda_{i} \in (0, \infty ) существует единственное стационарное распределение.

?
Задача 15.7

Это процесс рождения и гибели такой, что αn≡α,βn=nβ,n≥0,0<α,β<∞\alpha_{n} \equiv \alpha , \beta_{n} = n \beta , n \geq 0,0 < \alpha , \beta < \infty. Покажите, что этот процесс имеет стационарное распределение, являющееся пуассоновским со средним ρ=λμ\rho = \frac{\lambda }{\mu }.

?
Задача 15.8
?
(a)

Пусть {X(t)}t≥0\left\{ X(t)\right\}_{t \geq 0} — пуассоновский процесс с интенсивностью λ\lambda. Пусть LL — показательная случайная величина со средним μ−1\mu^{-1}, независимая от {X(t)}t≥0\left\{ X(t)\right\}_{t \geq 0}. Пусть N(t)=X(t+L)−X(t)N(t) = X(t+L)-X(t). Найдите распределение N(t)N(t).

(b)

Пусть {Y(t)}t≥0\left\{ Y(t)\right\}_{t \geq 0} также пуассоновский процесс с интенсивностью μ\mu, независимый от {X(t)}t≥0\left\{ X(t)\right\}_{t \geq 0} в (a). Пусть TT и T′T^{\prime } — два последовательных "момента событий" для процесса {Y(t)}t≥0\left\{ Y(t)\right\}_{t \geq 0}. Пусть N=X(T′)−X(T)N = X\left(T^{\prime }\right)-X(T). Найдите распределение NN.

(c)

Пусть {X(t)}t≥0\left\{ X(t)\right\}_{t \geq 0} такой же, как в (a). Пусть τ0=0<τ1<τ2<⋯\tau_{0} = 0 < \tau_{1} < \tau_{2} < \cdots — последовательные моменты событий {X(t)}t≥0\left\{ X(t)\right\}_{t \geq 0}. Найдите совместное распределение (τ1,τ2,…,τn)\left(\tau_{1}, \tau_{2}, \ldots , \tau_{n}\right) при условии события {N(t)=1}\left\{ N(t) = 1\right\} для некоторого 0<t<∞0 < t < \infty.

Задача 15.9

Пусть {X(t):t≥0}\left\{ X(t): t \geq 0\right\} — пуассоновский процесс с интенсивностью λ\lambda. Предположим, что в каждый момент события пуассоновского процесса производится эксперимент, результатом которого является один из kk возможных исходов {ai:1≤i≤k}\left\{ a_{i}: 1 \leq i \leq k\right\} с распределением вероятностей {pi:1≤i≤k}\left\{ p_{i}: 1 \leq i \leq k\right\}. Пусть Xi(t)=X_{i}(t) = число исходов aia_{i} в [0,t][0, t]. Предположим, что эксперименты н.о.р. Покажите, что {Xi(t):t≥0}\left\{ X_{i}(t): t \geq 0\right\} — независимые пуассоновские процессы с интенсивностью λpi\lambda p_{i} для 1≤i≤k1 \leq i \leq k.

?
Задача 15.10

Пусть {X(t):t≥0}\left\{ X(t): t \geq 0\right\} — пуассоновский процесс с интенсивностью λ,0<λ<∞\lambda , 0 < \lambda < \infty. Пусть {ξi}i≥1\left\{ \xi_{i}\right\}_{i \geq 1} — последовательность н.о.р. случайных величин, независимая от {X(t):t≥0}\left\{ X(t): t \geq 0\right\}, со значениями в измеримом пространстве (S,S)(S, \mathcal{S}). Для каждого A∈SA \in \mathcal{S} определим

N(A,t)≡∑j=1N(t)I(ξj∈A),t≥0 N(A, t) \equiv \sum _{j = 1}^{N(t)} I\left(\xi _{j} \in A\right), \quad t \geq 0
?
(a)

Проверьте, что для каждого A∈S,{N(A,t)}t≥0A \in \mathcal{S},\left\{ N(A, t)\right\}_{t \geq 0} — пуассоновский процесс, и найдите его интенсивность.

(b)

Покажите, что если A1,A2∈S,A1∩A2=SA_{1}, A_{2} \in \mathcal{S}, A_{1} \cap A_{2} = \mathcal{S}, то два пуассоновских процесса {N(Ai,t)}t≥0,i=1,2\left\{ N\left(A_{i}, t\right)\right\}_{t \geq 0}, i = 1,2 независимы.

(c)

Покажите, что для каждого t>0,{N(A,t):A∈S}t > 0,\left\{ N(A, t): A \in \mathcal{S}\right\} является пуассоновским случайным полем на SS, т.е. для каждого A,N(A,t)A, N(A, t) пуассоновская, и для попарно непересекающихся элементов A1,A2,…,AkA_{1}, A_{2}, \ldots , A_{k} из S,{N(Ai,t)}1k\mathcal{S},\left\{ N\left(A_{i}, t\right)\right\}_{1}^{k} независимы.

(d)

Покажите, что {N(⋅,t)}t≥0\left\{ N(\cdot , t)\right\}_{t \geq 0} является процессом со стационарными независимыми приращениями со значениями в пуассоновских случайных мерах.

Задача 15.11

Пусть BN(⋅,ω)B_{N}(\cdot , \omega ) такая же, как в (2.1). Покажите, что {BN(⋅,ω)}N≥1\left\{ B_{N}(\cdot , \omega )\right\}_{N \geq 1} фундаментальна в банаховом пространстве C[0,1]\mathcal{C}[0,1] с sup-нормой, выполнив следующие шаги:

?
(a)

Если ξnj(t,ω)=Znj(ω)Snj(t)\xi_{n j}(t, \omega ) = Z_{n j}(\omega ) S_{n j}(t), то

(i) ∥ξnj(⋅,ω)∥≡sup⁡{∣ξnj(t,ω)∣:0≤t≤1}=∣Znj(ω)∣2−(n+1)2\left\| \xi_{n j}(\cdot , \omega )\right\| \equiv \sup \left\{ \left|\xi_{n j}(t, \omega )\right|: 0 \leq t \leq 1\right\} = \left|Z_{n j}(\omega )\right| 2^{-\frac{(n+1)}{2}};

(ii) sup⁡{∑j=12n−1∣ξnj(t,ω):0≤t≤1}=(max⁡{∣Znj(ω)∣:1≤j≤2n−1})2−(n+1)2\sup \left\{ \sum_{j = 1}^{2^{n}-1} \mid \xi_{n j}(t, \omega ): 0 \leq t \leq 1\right\} = \left(\max \left\{ \left|Z_{n j}(\omega )\right|: 1 \leq j \leq 2^{n}-1\right\} \right) 2^{-\frac{(n+1)}{2}}

(b)

для любой последовательности {ηi}i≥1\left\{ \eta_{i}\right\}_{i \geq 1} случайных величин с sup⁡iE[eηi]<∞\sup_{i} \mathbb {E}\left[e^{\eta_{i}}\right] < \infty, п.н. ηi≤2log⁡i\eta_{i} \leq 2 \log i для всех достаточно больших ii,

(c)

п.н. существует C<∞C < \infty такое, что

max⁡{∣Znj(ω)∣:1≤j≤2n−1}≤Cn. \max \left\{ \left|Z_{n j}(\omega )\right|: 1 \leq j \leq 2^{n}-1\right\} \leq C n.
(d)
∑n=1∞∑j=12n−1∥ξnj(⋅,ω)∥<∞ п.н.  \sum _{n = 1}^{\infty } \sum _{j = 1}^{2^{n}-1}\left\| \xi _{n j}(\cdot , \omega )\right\| < \infty \quad \text{ п.н. }
Задача 15.12

Покажите, что если B(⋅)B(\cdot ) — СБД (стандартное броуновское движение),

P(B(t)=0 для некоторого t в (t1,t2))=2πarcsin⁡t2t1. \mathbb {P}\left(B(t) = 0 \text{ для некоторого } t \text{ в }\left(t_{1}, t_{2}\right)\right) = \frac{2}{\pi } \arcsin \sqrt{\frac{t_{2}}{t_{1}}}.
?
Задача 15.13

Используйте принцип отражения, чтобы найти P(M(t)≥x,B(t)≤y)\mathbb {P}\left(M(t) \geq x, B(t) \leq y\right) при x>yx > y, где M(t)=max⁡{B(u):0≤u≤t}M(t) = \max \left\{ B(u): 0 \leq u \leq t\right\}, а B(⋅)B(\cdot ) — СБД.

?
Задача 15.14

Для a<0<b<ca < 0 < b < c найдите P(Tb<Ta<Tc)\mathbb {P}\left(T_{b} < T_{a} < T_{c}\right), где Tx=min⁡{t:t>0,B(t)=x}T_{x} = \min \left\{ t: t > 0, B(t) = x\right\}, а B(⋅)B(\cdot ) — СБД.

?
Задача 15.15

Пусть B0(t)≡B(t)−tB(1),0≤t≤1B_{0}(t) \equiv B(t)-t B(1), 0 \leq t \leq 1 (где {B(t):t≥0}\left\{ B(t): t \geq 0\right\} — СБД) — броуновский мост. Найдите распределение X(t)≡(1+t)B0(t1+t)X(t) \equiv (1+t) B_{0}\left(\frac{t}{1+t}\right), t≥0t \geq 0.

?
Задача 15.16

Пусть B(⋅)B(\cdot ) — СБД. Пусть Mn=sup⁡{∣B(t)−B(n)∣:n−1≤t≤n}M_{n} = \sup \left\{ \left|B(t)-B(n)\right|: n-1 \leq t \leq n\right\}, n=1,2,…n = 1,2, \ldots

?
(a)

Покажите, что Mnn→0\frac{M_{n}}{n} \rightarrow 0 п.н. при n→∞n \rightarrow \infty. (Указание: покажите, что {Mn}n≥1\left\{ M_{n}\right\}_{n \geq 1} н.о.р. и E[M1]<∞\mathbb {E}\left[M_{1}\right] < \infty.)

(b)

Используя это, покажите, что B(t)t→0\frac{B(t)}{t} \rightarrow 0 п.н. при t→∞t \rightarrow \infty, и дайте ещё одно доказательство результата об обращении времени 15.2.3.

Задача 15.17

Используйте экспоненциальный мартингал, чтобы найти E[e−λT]\mathbb {E}\left[e^{-\lambda T}\right], где T=inf⁡{t:t≥0,B(t)≥α+βt},λ>0,α>0,β>0T = \inf \left\{ t : t \geq 0, B(t) \geq \alpha +\beta t\right\} , \lambda > 0, \alpha > 0, \beta > 0, а B(⋅)B(\cdot ) — СБД.

?
Задача 15.18

Пусть {Y(t):−∞<t<∞}\left\{ Y(t):-\infty < t < \infty \right\} — процесс Орнштейна-Уленбека, определённый в 15.2.4. Пусть f:R→Rf: \mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R} борелевски измерима и E[∣f(Z)∣]<∞\mathbb {E}\left[\left|f(Z)\right|\right] < \infty, где Z∼N(0,1)Z \sim \mathscr {N}\left(0, 1\right). Вычислите lim⁡t→∞1t∫0tf(Y(u))du\lim_{t \rightarrow \infty } \frac{1}{t} \int_{0}^{t} f(Y(u)) d u.

?