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第三章隨機(jī)分析2023/3/291第一頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日1、均方極限的定義證明:由柯西—許瓦茲不等式:3.1均方極限第二頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日3.1均方極限第三頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日

2、均方極限的性質(zhì)(1)均方極限的唯一性若則(2)均方極限的運(yùn)算性質(zhì)為常數(shù),則若3.1均方極限第四頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日3、均方收斂判定準(zhǔn)則(1)柯西準(zhǔn)則

設(shè)均方收斂的充要條件是:(2)均方收斂準(zhǔn)則設(shè)則均方收斂的充要條件是:為常數(shù)。3.1均方極限第五頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日例1、設(shè)是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量序列,其分布律為討論均方連續(xù)性.解:由于故不均方收斂.上述隨機(jī)變量序列的均方極限及其性質(zhì),可以推廣到二階矩過程上.3.1均方極限第六頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日設(shè)是二階矩過程,若則稱當(dāng)時(shí),均方收斂于X,記作3.1均方極限第七頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日1、均方連續(xù)的定義設(shè)是二階矩過程,若則稱在均方連續(xù).若則稱在T上均方連續(xù),或稱是均方連續(xù)的.在t處均方連續(xù),2、均方連續(xù)準(zhǔn)則設(shè)是二階矩過程,是其相關(guān)函數(shù),則在處均方連續(xù)的充要條件是在連續(xù).3.2均方連續(xù)第八頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日證明:充分性,設(shè)連續(xù)則在由連續(xù)性,得即必要性,由均方極限的性質(zhì)有3.2均方連續(xù)第九頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日即由均方連續(xù)準(zhǔn)則可知:若二階矩過程的相關(guān)函數(shù)對(duì)任意的在(t,t)處連續(xù),則它在上連續(xù).例2、設(shè)其中W(t)為維鈉過X(t)的均方連續(xù)性.過程,試討論X(t)解:3.2均方連續(xù)第十頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日顯然均方連續(xù)函數(shù).是連續(xù)函數(shù),所以3.2均方連續(xù)第十一頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日1、均方導(dǎo)數(shù)的定義設(shè)是二階矩過程,如果均方極限存在,則稱此極限為在點(diǎn)的均方導(dǎo)數(shù),記作稱點(diǎn)均方可導(dǎo)。在若對(duì)于均方可導(dǎo),則稱是均方可導(dǎo)的.此時(shí)3.3均方導(dǎo)數(shù)第十二頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日的均方導(dǎo)數(shù)是一個(gè)新的二階矩過程,記作稱為導(dǎo)數(shù)過程.類似地可定義二階以至高階導(dǎo)數(shù)過程.2、均方可導(dǎo)準(zhǔn)則(1)廣義二階導(dǎo)數(shù)的定義設(shè)二元函數(shù)若下列極限存在,則稱此極限為函數(shù)廣義二階導(dǎo)數(shù).點(diǎn)的3.3均方導(dǎo)數(shù)第十三頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日(2)均方可導(dǎo)準(zhǔn)則

二階矩過程在的充要條件為其可導(dǎo).廣義二階廣義二階導(dǎo)數(shù)存在的充分條件為關(guān)于s,t的二階混合的二階廣義導(dǎo)數(shù)等于它得二階混合偏導(dǎo)數(shù).偏導(dǎo)數(shù)連續(xù),且證明:均方極限存在的充要條件為3.3均方導(dǎo)數(shù)第十四頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日存在,而上式可表示為正是在處的二階廣義導(dǎo)數(shù).由均方可導(dǎo)準(zhǔn)則可知:二階矩過程對(duì)任意廣義二階可導(dǎo).均方可導(dǎo)的條件為其相關(guān)函數(shù)3.3均方導(dǎo)數(shù)第十五頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日3、均方導(dǎo)數(shù)的性質(zhì)(1)設(shè)在t處均方可導(dǎo),則必在該處連續(xù),其逆不真.

(2)若則(3)(4)則(5)若為常隨機(jī)變量)上述性質(zhì)利用均方導(dǎo)數(shù)與均方極限的定義可直接證得.

4、均方導(dǎo)數(shù)過程與原過程數(shù)字特征間的關(guān)系3.3均方導(dǎo)數(shù)第十六頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日若二階矩過程相關(guān)函數(shù)對(duì)任意的在(t,t)處廣義二階可導(dǎo),則在都存在,且(1)(2)(3)(4)其中3.3均方導(dǎo)數(shù)第十七頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日例3、設(shè)的均值函數(shù)為相關(guān)函數(shù)為求其導(dǎo)數(shù)過程的均值函數(shù)與相關(guān)函數(shù).解:3.3均方導(dǎo)數(shù)第十八頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日1、均方積分的定義設(shè)二階矩過程為定義在確定性函數(shù),將分成n個(gè)部分區(qū)間,一組分點(diǎn)是令作和式記若對(duì)于任意的及任一組分點(diǎn),均方極限存在,且與對(duì)區(qū)間的分法與的取法無關(guān),則稱3.4均方積分第十九頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日在上黎曼均方可積,均方極限值為在區(qū)間上的黎曼均方積分,記作稱為在上的均方積分過程。類似地廣義均方積分為:若f(t,u)僅為t的函數(shù)或?yàn)槌?shù),則Y(u)為一二階矩隨機(jī)變量.3.4均方積分第二十頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日2、均方可積準(zhǔn)則證明:由均方可積的定義知,均方可積,即均方極限存在,由均方收斂準(zhǔn)則知設(shè)是二階矩過程,是函數(shù),則均方分存在的普通可積的充分條件是下列二重積3.4均方積分第二十一頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日上式即為二重積分若上述二重積分存在,則保證均方可積,充分性得證.例4、設(shè){N(t),t>0}是強(qiáng)度為其均方可積性。的波松過程,討論3.4均方積分第二十二頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日解:uu0s>ts<tts第一項(xiàng)積分顯然存在,第二項(xiàng)積分為3、均方積分的性質(zhì)(1)若是均方連續(xù)的二階矩過程,則在是均方可積的;3.4均方積分第二十三頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日(3)若二階矩過程在都均方可積,則對(duì)于任意常數(shù)在均方可積,且(2)若二階矩過程在則其均方積分在概率1下是唯一的.是均方可積的,在(4)若二階矩過程上均方可積,在也均方可積,且3.4均方積分第二十四頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日

4、積分過程與原過程數(shù)字特征間的關(guān)系設(shè)存在,則積分過程數(shù)字特征為:(1)均值函數(shù)(2)相關(guān)函數(shù)(3)協(xié)方差相關(guān)函數(shù)3.4均方積分第二十五頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日5、均方不定積分若二階矩過程上均方連續(xù),令在則稱為在上的不定積分.設(shè)二階矩過程在連續(xù),則其不定積分上均方可導(dǎo),且3.4均方積分第二十六頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日類似于牛萊公式有:例5、設(shè)是參數(shù)為的維納過程,求下列過程均值函數(shù)與相關(guān)函數(shù).

解:導(dǎo)數(shù)過程設(shè)二階矩過程均方可導(dǎo),在連續(xù),則3.4均方積分第二十七頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日當(dāng)同理,當(dāng)3.4均方積分第二十八頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日是具有n階均方導(dǎo)數(shù)的隨機(jī)過程,為n階線性隨機(jī)微分方程,其中是復(fù)函數(shù).1、一階線性隨機(jī)微分方程的解設(shè)普通復(fù)函數(shù),均方連續(xù)的二階矩過程,則一階線性隨機(jī)微分方程3.5均方隨機(jī)微分方程第二十九頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日的解為2、一階線性隨機(jī)微分方程解的數(shù)學(xué)期望函數(shù)對(duì)(1)兩端取數(shù)學(xué)期望得解微分方程(2),其解為方程(1)的解的均值函數(shù).3、一階線性隨機(jī)微分方程解的相關(guān)函數(shù)并取數(shù)學(xué)期望得為求,將(1)兩端乘以3.5均方隨機(jī)微分方程第三十頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日即(3)式中未知,為此將(1)兩端取共軛并乘以期望,得并取數(shù)學(xué)3.5均方隨機(jī)微分方程第三十一頁(yè),共三十三頁(yè),2022年,8月28日即當(dāng)

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