1.7 Mişcarea Browniană

Σχετικά έγγραφα
Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Capitolul 2. Integrala stochastică

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

8 Intervale de încredere

Curs 4 Serii de numere reale

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Curs 1 Şiruri de numere reale

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15

Curs 2 Şiruri de numere reale

Integrala nedefinită (primitive)

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

7 Distribuţia normală

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

riptografie şi Securitate

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

z a + c 0 + c 1 (z a)

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

SEMINAR TRANSFORMAREA FOURIER. 1. Probleme

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b.

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).


MARCAREA REZISTOARELOR

Subiecte Clasa a VIII-a

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

Modele stochastice în evaluarea derivatelor financiare. de Eduard-Paul Rotenstein

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel

CURS VII-IX. Capitolul IV: Funcţii derivabile. Derivate şi diferenţiale. 1 Derivata unei funcţii. Interpretarea geometrică.

Principiul Inductiei Matematice.

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

Un rezultat de descompunere pentru o clasa de distributii omogene

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Elemente de Teoria. Chapter Spaţiu de probabilitate

J F (ρ, ϕ, θ) = cos ϕ ρ sin ϕ 0. Teoremă (a diferenţiabilităţii compuse) (legea lanţului) Fie F : D deschis

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

* K. toate K. circuitului. portile. Considerând această sumă pentru toate rezistoarele 2. = sl I K I K. toate rez. Pentru o bobină: U * toate I K K 1

Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7

9 Testarea ipotezelor statistice

Rădăcini primitive modulo n

Criterii de comutativitate a grupurilor

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

Integrale cu parametru

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Subiecte Clasa a VII-a

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.


BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

3. Vectori şi valori proprii

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

1Reziduuri şi aplicaţii

1 Formula Black-Scholes

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

a. Caracteristicile mecanice a motorului de c.c. cu excitaţie independentă (sau derivaţie)

riptografie şi Securitate

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1)

Algebra si Geometrie Seminar 9

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

Criptosisteme cu cheie publică III

Capitolul 7 DERIVATE. DIFERENŢIALE

NOŢIUNI INTRODUCTIVE

Transcript:

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 43 1.7 Mişcarea Browniană Mişcarea Browniană a fost pentru prima dată observată de către botanistul scoţian Robert Brown în 1828, când a observat mişcarea neregulată a unor granule mici de polen aflate pe suprafaţa unui lichid (această mişcare neregulată este rezultatul coliziunilor aleatoare dintre granulele de polen şi moleculele lichidului). Ca obiect matematic, mişcarea Browniană a fost studiată pentru prima dată de către Louis de Bachelier (1900) în legătură cu teoria bursei de valori, şi de către Albert Einstein (1905), care a folosit-o pentru a verifica teoria moleculară a căldurii. Ei au conjecturat multe din proprietăţile mişcării Browniene, dar a durat mult timp până când s-a putut demonstra existenţa procesului cu proprietăţile specificate (a se vedea Definiţia 1.7.1 de mai jos). În 1923, Norbert Wiener a demonstrat consistenţa definiţiei cu proprităţile specificate (din acest motiv mişcarea Browniană este numită uneori şi proces Wiener), şi mai târziu, în 1951, Monroe David Donsker a dat o demonstraţie completă a convergenţei drumurilor aleatoare către mişcarea Browniană. Mişcarea Browniană poate fi construită ca limita unui drum aleator, după cum urmează: pe un spaţiu de probabilitate (Ω, F, P ) fixat, considerăm variabilele aleatoare (Y n ) n N independente şi identic distribuite, cu şi definim drumul aleator (S n ) n N prin P (Y n 1) P (Y n 1) 1 2, n N, { n S n Y i, n N 0, n 0, n N. Figura 1.2: Câteva traiectorii ale drumului aleator (S n ) n {0,1,...,100} începând la S 0 0. Unind punctele consecutive (n, S n ), n 0, 1, 2,... prin segmente de dreaptă, obţinem un grafic asemănător traiectoriei neregulate descrise de granulele de polen observate de Brown (a se vedea Figura 1.7).

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 44 B t 0 1 Figura 1.3: O traiectorie a unei mişcări Browniene 1-dimensionale B t începută la B 0 0. Cum EY i 0 şi Var (Y i ) E (Y i EY i ) 2 1 oricare ar fi i N, obţinem şi din teorema limită centrală rezultă că ES n 0 şi Var (S n ) n, S n n B 1, n în distribuţie, unde B 1 este o variabilă aleatoare normală N (0, 1). Putem extinde construcţia anterioară pentru a obţine un proces B t definit pentru toţi timpii t 0, considerând S [nt] B t lim, t 0, n n unde am notat prin [x] partea întreagă a numărului real x (cel mai mare întreg mai mic sau egal cu x). Se poate arăta că procesul B t astfel construit este o mişcare Browniană în sensul Definiţiei 1.7.1 (pentru demonstraţie, a se vedea spre exemplu [?]). Considerăm un spaţiu de probabilitate (Ω, F, P ) fixat. Numim proces stochastic pe (Ω, F, P ) o familie (X t ) t 0 de variabile aleatoare indexate după parametrul t 0 astfel încât X(t, ω) X t (ω) : [0, ) Ω R este o funcţie măsurabilă în raport cu σ-algebra produs B F. Definition 1.7.1 O mişcare Browniană 1-dimensională începută la 0 R este un proces stochastic B t pe (Ω, F, P ) cu următoarele proprietăţi: i) P (B 0 0) 1; ii) Pentru orice 0 s < t, B t B s este o variabilă aleatoare normală N (0, t s) cu medie 0 şi dispersie t s, independentă de σ-algebra σ (B r : r s) generată de B r, pentru r s;

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 45 iii) Pentru aproape orice ω Ω, funcţia t [0, ) B t (ω) este continuă. Aşa cum am indicat anterior, faptul că un proces cu aceste proprietăţi există, nu este imediat (a se vedea spre exemplu [?] pentru o demonstraţie a acestui fapt). Două extensii imediate ale definiţiei mai sus sunt următoarele: - mişcarea Browniană 1-dimensională începută la x R, definită ca x + B t, unde B t este o mişcare Browniană 1-dimensională începută la 0 R; - mişcarea Browniană n-dimensională începută la x ( x 1,..., x n) R n, definită ca B t ( Bt 1,..., Bt n ), unde B 1 t,..., Bt n sunt mişcări Browniene 1-dimensionale independente începute la x 1,..., x n R. Pentru a indica faptul că mişcarea Browniană B t porneşte din punctul x, se obişnuieşte să se noteze prin P x şi E x măsura de probabilitate corespunzătoare, respectiv media în raport cu măsura de probabilitate P x. Câteva din proprietăţile mişcării Browniene sunt conţinute în următoarea: Proposition 1.7.2 (Proprietăţi ale mişcării browniene) Fie B t o mişcare Browniană n-dimensională pe (Ω, F, P x ) începută la x R n. a) Distribuţiile finit-dimensionale ale B t sunt date de P x (B t1 F 1,..., B tk F k ) F 1 F k p(t 1, x, x 1 )p(t 2 t 1, x 1, x 2 )... p(t k t k 1, x k 1, x k )dx 1 dx 2... dx k, oricare ar fi k N, 0 t 1 <... < t k şi mulţimile Boreliene F 1,..., F k R n, unde p(t, x, y) 1 x y 2 e 2t n/2 2 (2πt) este densitatea distribuţiei normale N (x, t 2 ) cu medie x şi dispersie t 2 în R n. b) Pentru n 1, media şi covarianţa sunt date de { E x B t x cov(b s, B t ) s t pentru oricare s, t 0; c) Pentru apoape toţi ω Ω, traiectoriile t [0, ) B t (ω) ale mişcării Browniene nu sunt diferenţiabile în nici un punct t [0, ); d) Variaţia totală pe orice interval finit [0, T ] este infinită, adică sup Bti B ti 1 unde supremumul este considerat pentru toate partiţiile : 0 t 0 < t 1 <... < t n ale intervalului [0, T ]; a.s.,

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 46 e) Variaţia pătratică corespunzătoare unei partiţii n : 0 t 0 < t 1 <... < t n a intervalului [0, T ] converge în L 2 (P ) către T, adică V 2 T ( n ) : Bti B ti 1 2 T, în L 2 (P ) când n : max 1 i n t i t i 1 0. Dacă în plus n 1 n <, convergenţa precedentă este şi aproape sigură. Proof. a) Pentru k 1 afirmaţia rezultă din Definiţia 1.7.1 ii). Pentru k 2, condiţionând de B t1, şi folosind proprietatea Markov şi independenţa incremenţilor mişcării Browniene, obţinem: P x (B t1 F 1, B t2 F 2 ) P x (B t1 dx 1, B t2 F 2 ) F 1 P x (B t2 F 2 B t1 x 1 )P x (B t1 dx 1 ) F 1 P x 1 (B t2 t 1 F 2 )P x (B t1 dx 1 ) F 1 P x 1 (B t2 dx 2 )P x (B t1 dx 1 ) F 1 F 2 p(t 2 t 1, x 1, x 2 )p(t 1, x, x 1 )dx 2 dx 1 F 1 F 2 p(t 1, x, x 1 )p(t 2 t 1, x 1, x 2 )dx 1 dx 2. F 1 F k Cazul general rezultă acum prin inducţie după k. b) Avem E x B t x + E x (B t B 0 ) x + 0 x, deoarece B t B 0 este o variabilă aleatoare normală N (0, t). Pentru 0 s < t arbitrar fixaţi, avem: cov(b s, B t ) E x [(B t E x B t ) (B s E x B s )] E x [(B t B s + B s x) (B s x)] E x (B t B s ) E x (B s x) + E x [ (B s x) 2] 0 0 + s s, deoarece B t B s şi B s x sunt variabile aleatoare independente, şi B s x B s B 0 este o variabilă normală N (0, s). În mod similar, pentru s > t 0 arbitrar fixaţi, avem cov(b s, B t ) t, şi combinând cu cazul anterior obţinem: cov(b s, B t ) s t.

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 47 c) Pentru o demonstraţie a se vedea spre exemplu [?], pag.110. d) Conform punctului e) rezultă că variaţia pătratică pe orice interval este finită, şi deci variaţia de ordinul întâi pe orice interval este infinită. e) Considerăm o partiţie n : 0 t 0 < t 1 <... < t n T fixată, şi notăm t k t k t k 1 şi B k B tk B tk 1, k 1,..., n. Folosind independenţa incremenţilor şi Exerciţiul 1.7.3, obţinem ( ) 2 ( ) 2 E ( B k ) 2 T E ( B k ) 2 t k k1 E k1 k1 ) ) (( B i ) 2 t i (( B j ) 2 t j i,j1 ) 2 E (( B i ) 2 t i E (( B i ) 4 2 t i ( B i ) 2 + ( t i ) 2) 4! 2 2 2! ( t i) 2 2 t i t i + ( t i ) 2 2 ( t i ) 2 2 n t i 2T n 0 pentru n 0, şi deci n k1 ( B k) 2 T în L 2 (P ), încheiând prima parte a demonstraţiei. Cea de a doua afirmaţie rezultă din demonstraţia anterioară folosind lema Borel- Cantelli. Câteva din proprietăţi de invarianţă ale mişcării Browniene la transformări geometrice sunt conţinute în următoarea: Proposition 1.7.3 Fie B t o mişcare Browniană n-dimensională începută la x R n. a) (Invarianţa la translaţie) Pentru orice y R n, B t (y x) + B t este o mişcare Browniană n-dimensională începută la y R n. b) (Invarianţa la scalare) Pentru orice constantă c > 0, B t 1 c B c 2 t este o mişcare Browniană n-dimensională începută la 1 c x Rn ; c) (Invarianţa la rotaţie) Pentru orice matrice ortogonală U M n n (R) (adică UU T I n ), B t UB t este o mişcare Browniană n-dimensională începută la Ux R n.

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 48 Proof. a) Conform definiţiei, dacă B t este o mişcare Browniană n-dimensională începută la x R n, atunci B t x + W t, pentru o mişcare Browniană n-dimensională W t începută în origine. Rezultă că B t (y x) + B t (y x) + x + W t y + W t, unde W t este o mişcare Browniană n-dimensională începută în origine, şi deci conform definiţiei B t este o mişcare Browniană n-dimensională începută la y R d. b) Deoarece B t este un vector n-dimensional format din n mişcări Browniene 1- dimensionale independente, este suficient să considerăm cazul n 1. Dacă B t este o mişcare Browniană 1-dimensională începută la x R şi c > 0, rezultă că P ( B 0 0) P ( 1 c B 0 0) P (B 0 0) 1 şi deoarece B c 2 t B c 2 s este o variabilă aleatoare normală N (0, c 2 t c 2 s), obţinem că B t B s 1 c (B c 2 t B c 2 s) are este o variabilă aleatoare normală N(0, t s), pentru orice 0 s < t. De asemenea, funcţia t [0, ) B t (ω) 1 c B c 2 t(ω) este continuă în t a.s. pe Ω, încheiând astfel demonstraţia. c) Similar demonstraţiei anterioare, cu probabilitate 1 procesul Bt UB t începe în punctul B 0 Ux şi are traiectorii continue. Deoarece componentele procesului B t B s sunt variabile aleatoare normale N (0, t s) independente şi U este o matrice ortogonală, putem calcula funcţia caracteristică a unei componente B t k B s k (1 k n) a procesului B t B s după cum urmează: Ee iv( B t k B s k) Ee iv n l1 u kl(bt l Bl s) n E e ivu kl(bt l Bl s) n l1 n l1 l1 Ee ivu kl(b l t Bl s) e v2u 2 kl (t s) 2 e v2 (t s) n l1 u2 kl e v2 (t s), oricare ar fi v R, ceea ce arată că B k t B k s este o variabilă aleatoare normală N (0, t s). Deoarece componentele procesului B t B s sunt variabile aleatoare normale, pentru a demonstra independenţa acestora este suficient să arătăm că sunt necorelate.

CAPITOLUL 1. ELEMENTE DE TEORIA PROCESELOR STOCHASTICE 49 Avem ( cov Bk t B s k, B t l B ) ( s l E Bk t B ) ( s k Bl t B ) s l E u ki (Bt i Bs) i u lj (B j t Bj s) j1 j1 j1 (t s) j1 u ki u lj E(Bt i Bs)(B i j t Bj s) u ki u lj cov(bt i Bs, i B j t Bj s) u ki u lj δ ij (t s) u ki u lj δ kl (t s) 0, oricare ar fi k, l {1,..., n} cu k l, încheiând astfel demonstraţia. Exerciţii Exercise 1.7.1 Dacă B t este o mişcare Browniană 2-dimensională începută la B 0 0, să se calculeze P (B t B(0, r)). Exercise 1.7.2 Să se calculeze funcţia caracteristică Ee iubt 1-dimensionale B t începută la B 0 0. a unei mişcări Browniene Exercise 1.7.3 Folosind dezvoltarea în serie funcţiei exponenţiale şi exerciţiul anterior, să se arate că pentru o mişcare Browniană 1-dimensională începută la B 0 0 avem EBt 4 3t 2. Mai general, să se arate că EB 2n t (2n)! 2 n n! tk, n N.