37

Броуновское движение

[20/20%]
Показать
LaTeX
Задача 37.1

36.2 ↑ Покажите, что K(s,t)=min⁡{s,t}K(s, t)=\min \left\{ s, t\right\} неотрицательно определена; используйте Задачу 36.2, чтобы доказать существование процесса с конечномерными распределениями, предписанными для броуновского движения.

?
Задача 37.2

Пусть X(t)X(t) — независимые стандартные нормальные величины, по одной для каждого диадического рационального tt (Теорема 20.4; в качестве вероятностного пространства можно использовать единичный интервал). Пусть W(0)=0W(0)=0 и W(n)=∑k=1nX(k)W(n)=\sum_{k=1}^{n} X(k). Предположим, что W(t)W(t) уже определена для диадических рациональных ранга η\eta, и положим

W(2k+12n+1)=12W(k2n)+12W(k+12n)+121+n/2X(2k+12n+1). W\left(\frac{2 k+1}{2^{n+1}}\right)=\frac{1}{2} W\left(\frac{k}{2^{n}}\right)+\frac{1}{2} W\left(\frac{k+1}{2^{n}}\right)+\frac{1}{2^{1+n / 2}} X\left(\frac{2 k+1}{2^{n+1}}\right).

Докажите по индукции, что W(t)W(t) для диадических tt имеют конечномерные распределения, предписанные для броуновского движения. Теперь постройте броуновское движение с непрерывными траекториями с помощью рассуждения, ведущего к Теореме 37.1. Это позволяет избежать обращения к теореме существования Колмогорова.

?
Задача 37.3

↑ Для каждого nn определим новые величины Wn(t)W_{n}(t), полагая Wn(k/2n)=W(k/2n)W_{n}\left(k / 2^{n}\right)=W\left(k / 2^{n}\right) для диадических чисел порядка nn и интерполируя линейно между ними. Положим δn=sup⁡t≤n∣Wn+1(t)−Wn(t)∣\delta_{n}= \sup_{t \leq n}\left|W_{n+1}(t)-W_{n}(t)\right| и покажите, что

δn=max⁡0≤k<n2n∣W(2k+12n+1)−[12W(k2n)+12W(k+12n)]∣. \delta _{n}=\max _{0 \leq k<n 2^{n}}\left|W\left(\frac{2 k+1}{2^{n+1}}\right)-\left[\frac{1}{2} W\left(\frac{k}{2^{n}}\right)+\frac{1}{2} W\left(\frac{k+1}{2^{n}}\right)\right]\right|.

Конструкция из предыдущей задачи показывает, что здесь разность нормальна с дисперсией 1/2n+21 / 2^{n+2}. Найдите положительные xnx_{n}, такие что ∑xn\sum x_{n} и ∑P(δn≥xn)\sum \mathbb {P}\left(\delta_{n} \geq x_{n}\right) оба сходятся, и заключите, что вне множества вероятности 0, Wn(t,ω)W_{n}(t, \omega ) сходится равномерно на ограниченных интервалах. Замените W(t,ω)W(t, \omega ) на lim⁡nWn(t,ω)\lim_{n} W_{n}(t, \omega ). Это даёт ещё одну конструкцию броуновского движения с непрерывными траекториями.

?
Задача 37.4

36.6 ↑ Пусть T=[0,∞)T=[0, \infty ), и пусть PP — вероятностная мера на (RT,RT)(R^{T}, \mathscr {R}^{T}), имеющая конечномерные распределения, предписанные для броуновского движения. Пусть CC состоит из непрерывных элементов RTR^{T}.

?
(a)

Покажите, что P∗(C)=0P_{*}(C)=0, или P∗(RT−C)=1P^{*}\left(R^{T}-C\right)=1 (см. (3.9) и (3.10)). Таким образом, пополнение (RT,RT,P)(R^{T}, \mathscr {R}^{T}, P) не даст CC вероятность 1.

(b)

Покажите, что P∗(C)=1P^{*}(C)=1.

Задача 37.5

Предположим, что [Wt:t≥0]\left[W_{t}: t \geq 0\right] — некоторый случайный процесс с независимыми стационарными приращениями, удовлетворяющий E[Wt]=0\mathbb {E}\left[W_{t}\right]=0 и E[Wt2]=t\mathbb {E}\left[W_{t}^{2}\right]=t. Покажите, что если конечномерные распределения сохраняются преобразованием (37.11), то они обязательно являются распределениями броуновского движения.

?
Задача 37.6

Покажите, что ⋂t>0σ[Ws:s≥t]\bigcap_{t>0} \sigma \left[W_{s}: s \geq t\right] содержит только множества вероятности 0 и 1. Сделайте то же самое для ⋂ϵ>0σ[Wt:0<t<ϵ]\bigcap_{\epsilon >0} \sigma \left[W_{t}: 0<t<\epsilon \right]; приведите примеры множеств в этой σ\sigma-алгебре.

?
Задача 37.7

Покажите с помощью прямого рассуждения, что W(⋅,ω)W(\cdot , \omega ) с вероятностью 1\mathbf{1} имеет неограниченную вариацию на [0,1][0,1] : Пусть Yn=∑i=12n∣W(i2−n)−W((i−1)2−n)∣Y_{n}=\sum_{i=1}^{2^{n}}\left|W\left(i 2^{-n}\right)-W\left((i-1) 2^{-n}\right)\right|. Покажите, что YnY_{n} имеет среднее 2n/2E[∣W1∣]2^{n / 2} \mathbb {E}\left[\left|W_{1}\right|\right] и дисперсию не более Var⁡[∣W1∣]\operatorname {Var}\left[\left|W_{1}\right|\right]. Заключите, что ∑P(Yn<n)<∞\sum \mathbb {P}\left(Y_{n}<n\right)<\infty.

?
Задача 37.8

Покажите, что пуассоновский процесс, определённый формулой ( 23.5 ), измерим.

?
Задача 37.9

Покажите, что при T=[0,∞)T=[0, \infty ) координатный процесс [Zt:t∈T]\left[Z_{t}: t \in T\right] на (RT,RT)\left(R^{T}, \mathscr {R}^{T}\right) неизмерим.

?
Задача 37.10

Распространите Теорему 37.4 на множество [t:W(t,ω)=α][t: W(t, \omega )=\alpha ].

?
Задача 37.11

Пусть τα\tau_{\alpha } — момент первого достижения броуновским движением уровня α>0:τα=inf⁡[t:Wt≥α]\alpha >0: \tau_{\alpha }=\inf \left[t: W_{t} \geq \alpha \right]. Покажите, что распределение τα\tau_{\alpha } имеет на (0,∞)(0, \infty ) плотность

hα(t)=α2π1t3/2e−α2/2t.(37.46) h_{\alpha }(t)=\frac{\alpha }{\sqrt{2 \pi }} \frac{1}{t^{3 / 2}} e^{-\alpha ^{2} / 2 t}. \tag {37.46}

Покажите, что E[τα]=∞\mathbb {E}\left[\tau_{\alpha }\right]=\infty. Покажите, что τα\tau_{\alpha } имеет то же распределение, что и α2/N2\alpha^{2} / N^{2}, где NN — стандартная нормальная величина.

?
Задача 37.12
?
(a)

↑\uparrow Покажите с помощью строго марковского свойства, что τα\tau_{\alpha } и τα+β−τα\tau_{\alpha +\beta }-\tau_{\alpha } независимы и что последняя имеет то же распределение, что и τβ\tau_{\beta }. Заключите, что hα∗hβ=hα+βh_{\alpha } * h_{\beta }=h_{\alpha +\beta }. Покажите, что βτα\beta \tau_{\alpha } имеет то же распределение, что и ταβ\tau_{\alpha \sqrt{\beta }}.

(b)

Покажите, что каждая hαh_{\alpha } устойчива — см. Задачу 28.10.

Задача 37.13

↑\uparrow Предположим, что X1,X2,…X_{1}, X_{2}, \ldots независимы и каждая имеет распределение (37.46).

?
(a)

Покажите, что (X1+⋯+Xn)/n2\left(X_{1}+\cdots +X_{n}\right) / n^{2} также имеет распределение (37.46). Сопоставьте это с законом больших чисел.

(b)

Покажите, что P(n−2max⁡k≤nXk≤x)→exp⁡(−α2/πx)\mathbb {P}\left(n^{-2} \max_{k \leq n} X_{k} \leq x\right) \rightarrow \exp (-\alpha \sqrt{2 / \pi x}) при x>0x>0. Свяжите это с Теоремой 14.3.

Задача 37.14

37.11↑37.11 \uparrow Пусть ρ(s,t)\rho (s, t) — вероятность того, что траектория броуновского движения имеет хотя бы один нуль в (s,t)(s, t). Из (37.46) и марковского свойства выведите

ρ(s,t)=2πarccos⁡st.(37.47) \rho (s, t)=\frac{2}{\pi } \arccos \sqrt{\frac{s}{t}}. \tag {37.47}

Указание: обусловьте относительно WsW_{s}.

?
Задача 37.15

↑\uparrow

?
(a)

Покажите, что вероятность отсутствия нуля в (t,1)(t, 1) равна (2/π)arcsin⁡t(2 / \pi ) \arcsin \sqrt{t} и, следовательно, что положение последнего нуля, предшествующего 1, распределено на (0,1)(0,1) с плотностью π−1(t(1−t))−1/2\pi^{-1}(t(1-t))^{-1 / 2}.

(b)

Аналогично вычислите распределение положения первого нуля, следующего за моментом 1.

(c)

Вычислите совместное распределение двух нулей из (a) и (b).

Задача 37.16
?
(a)

Покажите с помощью Теоремы 37.8, что inf⁡s≤u≤tYn(u)\inf_{s \leq u \leq t} Y_{n}(u) и inf⁡s≤u≤tZn(u)\inf_{s \leq u \leq t} Z_{n}(u) обе сходятся по распределению к inf⁡s≤u≤tW(u)\inf_{s \leq u \leq t} W(u) при 0≤s≤t≤10 \leq s \leq t \leq 1. Докажите аналогичный результат для супремума.

(b)

Пусть An(s,t)A_{n}(s, t) — событие, состоящее в том, что SkS_{k}, положение в момент kk в симметричном случайном блуждании, равно 0 хотя бы при одном kk из диапазона sn≤k≤tns n \leq k \leq t n, и покажите, что P(An(s,t))→(2/π)arccos⁡s/t\mathbb {P}\left(A_{n}(s, t)\right) \rightarrow (2 / \pi ) \arccos \sqrt{s / t}.

(c)

Пусть TnT_{n} — наибольшее kk, такое что k≤nk \leq n и Sk=0S_{k}=0. Покажите, что Tn/nT_{n} / n асимптотически имеет распределение с плотностью π−1(t(1−t))−1/2\pi^{-1}(t(1-t))^{-1 / 2} на (0,1)(0,1). Поскольку эта плотность больше на концах интервала, чем в середине, последний за ночь игры момент, когда игрок был "при своих", с большей вероятностью приходится на раннее или позднее время, чем на окрестность полуночи.

Задача 37.17

↑\uparrow Покажите, что ρ(s,t)=ρ(t−1,s−1)=ρ(cs,ct)\rho (s, t)=\rho \left(t^{-1}, s^{-1}\right)=\rho (c s, c t). Проверьте это с помощью (37.47), а также с помощью того факта, что преобразования (37.11) и (37.12) сохраняют свойства броуновского движения.

?
Задача 37.18

Выведите с помощью принципа отражения, что (Mt,Wt)(M_{t}, W_{t}) имеет плотность

2(2y−x)t2πtexp⁡[−(2y−x)22t] \frac{2(2 y-x)}{t \sqrt{2 \pi t}} \exp \left[-\frac{(2 y-x)^{2}}{2 t}\right]

на множестве, где y≥0y \geq 0 и y≥xy \geq x. Теперь выведите из Теоремы 37.8 соответствующую предельную теорему для симметричного случайного блуждания.

?
Задача 37.19

Покажите с помощью преобразования (37.12), что для положительных aa и bb вероятность того, что процесс находится в пределах границ −at<W1<bt-a t<W_{1}<b t для всех достаточно больших tt, равна 1. Покажите, что a/(a+b)a /(a+b) — вероятность того, что последнее касание происходит сверху, а не снизу.

?
Задача 37.20

Вычисление с мартингалом, использованное для (37.39), работает и для наклонных границ. Для положительных a,b,ra, b, r пусть τ\tau — наименьшее tt, такое что либо Wt=−a+rtW_{t}=-a+r t, либо Wt=b+rtW_{t}=b+r t, и пусть p(a,b,r)p(a, b, r) — вероятность того, что выход происходит через верхнюю границу, то есть Wτ=b+rτW_{\tau }=b+r \tau.

?
(a)

Для мартингала Yθ,tY_{\theta , t} из доказательства Леммы 2 покажите, что E[Yθ,t]=1\mathbb {E}\left[Y_{\theta , t}\right]=1. Действуя вначале формально, заключите, что

E[eθWτ−θ2τ/2]=1(37.48) \mathbb {E}\left[e^{\theta W_{\tau }-\theta ^{2} \tau / 2}\right]=1 \tag {37.48}

Положите θ=2r\theta =2 r и заметьте, что θWτ−12θ2τ\theta W_{\tau }-\frac{1}{2} \theta^{2} \tau тогда равно 2rb2 r b, если выход происходит сверху (вероятность p(a,b,r)p(a, b, r) ), и −2ra-2 r a, если выход происходит снизу (вероятность 1−p(a,b,r)1-p(a, b, r) ). Выведите

p(a,b,r)=1−e2rae2rb−e−2ra p(a, b, r)=\frac{1-e^{2 r a}}{e^{2 r b}-e^{-2 r a}}
(b)

Покажите, что p(a,b,r)→a/(a+b)p(a, b, r) \rightarrow a /(a+b) при r→0r \rightarrow 0, что согласуется с (37.39).

(c)

Осталось обосновать (37.48) для θ=2r\theta =2 r. Из E[Yθ,t]=1\mathbb {E}\left[Y_{\theta , t}\right]=1 выведите

E[e2r(Wσ−r2σ)]=1(37.49) \mathbb {E}\left[e^{2 r\left(W_{\sigma }-r^{2} \sigma \right)}\right]=1 \tag {37.49}

для неслучайного σ\sigma. С помощью рассуждений из доказательств Лемм 2 и 3 покажите, что (37.49) выполняется для простых моментов остановки σ\sigma, для ограниченных, для σ=τ∧n\sigma =\tau \wedge n, для σ=τ\sigma =\tau.