6.10

Уравнения Колмогорова и предельная теорема

[5/100%]
Показать
LaTeX
Задача 6.10.1

Пусть N<∞N < \infty, и пусть Q\mathcal{Q} — пространство матриц размера N×NN \times N с вещественными элементами, с нормой

∣Q∣=sup⁡x≠0∣Qx∣∣x∣,Q∈Q |Q| = \sup _{\mathbf{x} \neq \mathbf{0}} \frac{|Q \mathbf{x}|}{|\mathbf{x}|}, \quad Q \in \mathcal{Q}

где ∣y∣\left|\mathbf{y}\right| — евклидова норма вектора y\mathbf{y}, а супремум берётся по всем ненулевым векторам-столбцам.

?
(a)

Покажите для Q1,Q2∈QQ_{1}, Q_{2} \in \mathcal{Q}, что

∣Q1+Q2∣≤∣Q1∣+∣Q2∣,∣Q1Q2∣≤∣Q1∣⋅∣Q2∣ \left|Q_{1}+Q_{2}\right| \leq \left|Q_{1}\right|+\left|Q_{2}\right|, \quad \left|Q_{1} Q_{2}\right| \leq \left|Q_{1}\right| \cdot \left|Q_{2}\right|
(b)

Покажите для Q∈QQ \in \mathcal{Q}, что En:=∑k=0nQk/k!E_{n} := \sum_{k = 0}^{n} Q^{k} / k! сходится по норме ∣⋅∣\left|\cdot \right| к пределу, который мы обозначаем E=E(Q)E = E(Q).

(c)

Покажите, что E(Q1+Q2)=E(Q1)E(Q2)E(Q_{1}+Q_{2}) = E(Q_{1}) E(Q_{2}), если Q1Q_{1} и Q2Q_{2} — коммутирующие элементы Q\mathcal{Q}.

Задача 6.10.2

Пусть YY — неприводимая дискретная марковская цепь на счётно-бесконечном пространстве состояний SS с матрицей переходных вероятностей Y=(yij)\mathbf{Y} = \left(y_{i j}\right), удовлетворяющей yii=0y_{i i} = 0 для всех состояний ii, и со стационарным распределением ν\mathbf{\nu }. Постройте процесс XX с непрерывным временем на SS, для которого YY является цепью скачков, такой что XX не имеет стационарного распределения.

?
Задача 6.10.3

Пусть X=(X(t):t≥0)X = (X(t): t \geq 0) — марковская цепь на Z\mathbb {Z} с генератором G=(gij)\mathbf{G} = \left(g_{i j}\right), заданным как

gi,i−1=i2+1,gi,i=−2(i2+1),gi,i+1=i2+1,i∈Z g_{i, i-1} = i^{2}+1, \quad g_{i, i} = -2\left(i^{2}+1\right), \quad g_{i, i+1} = i^{2}+1, \quad i \in \mathbb {Z}

Покажите, что XX возвратна. Является ли XX положительно возвратной?

?
Задача 6.10.4

Пусть XX — марковская цепь на Z\mathbb {Z} с генератором G=(gij)G = \left(g_{i j}\right), удовлетворяющим

gi,i−1=3∣i∣,gi,i=−3∣i∣+1,gi,i+1=2⋅3∣i∣,i∈Z g_{i, i-1} = 3^{\left|i\right|}, \quad g_{i, i} = -3^{\left|i\right|+1}, \quad g_{i, i+1} = 2 \cdot 3^{\left|i\right|}, \quad i \in \mathbb {Z}

Покажите, что XX невозвратна, но обладает инвариантным распределением. Объясните это.

?
Задача 6.10.5

Пусть X=(Xt:t≥0)X = \left(X_{t}: t \geq 0\right) — марковская цепь с генератором G=(gij)\mathbf{G} = \left(g_{i j}\right) на конечном пространстве состояний SS, и пусть f:S→Rf: S \rightarrow \mathbb {R} — функция, которую мы отождествляем с вектором f=(f(i):i∈S)f = (f(i): i \in S). Покажите, что

Gf(i)=∑j∈Sgij(f(j)−f(i)) \mathbf{G} f(i) = \sum _{j \in S} g_{i j}(f(j)-f(i))

где Gf\mathbf{G} f обозначает обычное матричное умножение. Покажите, что

Gf(i)=lim⁡t→01t[Ei[f(Xt)]−f(i)],i∈S \mathbf{G} f(i) = \lim _{t \rightarrow 0} \frac{1}{t}\left[\mathbb {E}_{i}\left[f\left(X_{t}\right)\right]-f(i)\right], \quad i \in S

и выведите отсюда, что

Ei[f(Xt)]=f(i)+∫0tEi[Gf(Xs)]ds \mathbb {E}_{i}\left[f\left(X_{t}\right)\right] = f(i)+\int _{0}^{t} \mathbb {E}_{i}\left[\mathbf{G} f\left(X_{s}\right)\right] d s
?