При исследовании стохастических процессов , согласованный процесс (также называемый как неупреждающий или неупреждающим процесс ) является тот , который не может «видеть будущее». Неофициальная интерпретация [1] в том , что Х приспособлен , если и только если для каждой реализации и каждого п , X п известно в момент времени п . Концепция адаптированного процесса важна, например, в определении интеграла Itō , которое имеет смысл только в том случае, если подынтегральное выражение является адаптированным процессом.
Определение [ править ]
Позволять
- быть вероятностным пространством ;
- быть установлен индекс с общим порядка (часто, это , , или );
- быть фильтрации из сигма - алгебры ;
- быть измеримым пространством , пространством состояний ;
- быть случайным процессом .
Процесс называется приспособлен к фильтрации , если случайная величина является - измеримой функции для каждого . [2]
Примеры [ править ]
Рассмотрим случайный процесс X : [0, T ] × Ω → R и снабдим вещественную прямую R его обычной борелевской сигма-алгеброй, порожденной открытыми множествами .
- Если мы возьмем естественную фильтрацию F • X , где F t X - σ -алгебра, порожденная прообразами X s −1 ( B ) для борелевских подмножеств B в R и умноженная на 0 ≤ s ≤ t , то X автоматически F • X- адаптирован. Интуитивно естественная фильтрация F • X содержит «полную информацию» о поведении X до момента времени t .
- Это предлагает простой пример неадаптированного процесса X : [0, 2] × Ω → R : установить F t как тривиальную σ -алгебру {∅, Ω} для времен 0 ≤ t <1, и F t = F t X для времен 1 ≤ t ≤ 2 . Поскольку единственный способ измерить функцию относительно тривиальной σ- алгебры - быть константой, любой процесс X , непостоянный на [0, 1], не будет F • -адаптирован. Непостоянный характер такого процесса «использует информацию» из более тонкого «будущего» σ-алгебры F t , 1 ≤ t ≤ 2 .
См. Также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ Вильямс, Дэвид (1979). «II.25». Диффузии, марковские процессы и мартингалы: основы . 1 . Вайли. ISBN 0-471-99705-6.
- ^ Эксендал, Бернт (2003). Стохастические дифференциальные уравнения . Springer. п. 25. ISBN 978-3-540-04758-2.