Файл: Кахан, Ж. -П. Случайные функциональные ряды.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 21.10.2024

Просмотров: 99

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

 

 

 

 

БРОУНОВСКОЕ ДВИЖЕНИЕ

 

 

 

257

пределения,

если мера и. регулярна. В частности,

если

есть

мера

Лебега

на Rp,

то

справедлива

 

 

 

Т е о р е м а

8. Преобразование

 

Фурье обычного

броу­

новского

 

распределения

на

Rp

является

обычным

броу­

новским

распределением

на

 

Rp.

 

 

 

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о

основано

на

равенстве (10) и

свойстве

изометрии

преобразования

Фурье

в

L2(RP).

 

7.

Стационарные

гауссовские

процессы

 

Рассмотрим

случай р—\.

 

Комплексная

 

случайная

функция

F(t)

называется

сильно

стационарной,

если

случайная функция FQ(t)~F(t

 

 

0) подобна

F(t)

при

любом

0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Случайная функция F(t) называется слабо стацио­

нарной, если она второго порядка (т. е. 8(|

F(t) |2 ) < оо

при всех

/) и если

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8{F{t)F{s))

 

= r{t-s)

 

 

 

(11)

для некоторой

функции

r(t).

Функция

r(t)

называется

корреляционной

функцией

F.

Если F(t)

второго порядка

исильно стационарна, то она также слабо стационарна.

Впервом (втором) случае F(t) определяет сильно (слабо) стационарный процесс.

Вкачестве примера рассмотрим гауссовский случай­ ный ряд

ScnZne**™,

(12)

' —со

где Z„ — независимые нормированные комплексные гаус­ совские величины (&(\Zn | 2 = 1). Предположим, что ряд (12) п. н. сходится к непрерывной функции F{t). Очевидно, F является гауссовской и сильно стационар­ ной. Кроме того,

r ( 0 = S l c n | 2 ^ " " .

(13)

— со

Докажем обратное утверждение.

9 Ж.-П. Кахан


258

 

 

ГЛАВА XIV

 

 

Т е о р е м а 9.

Любой

гауссовский

слабо

стационар­

ный непрерывный

процесс

F (t) с п.

н.

непрерывной

периода 1

функцией

F(t.) определяется

рядом вида (12).

Отсюда

следует,

что

периодический

гауссовский

слабо непрерывный процесс является сильно непре­ рывным. Отметим, что ряд (12) есть не что иное, как преобразование Фурье р-броуновского распределения,

где

мера

р. сосредоточена

на множестве

целых точек,

а

р(п) =

|с„[2 . Мера р.

называется

спектральной

мерой процесса. Преобразование Фурье спектральной меры является корреляционной функцией и задается рядом (13).

Д о к а з а т е л ь с т в о

т е о р е м ы

9. Рассмотрим

комплексный

тригонометрический полином

 

Р

= 2

Pn.e-nini

( с у м м а к о н е ч н а ) .

Интеграл

F(t)p(t)dt

может быть

аппроксимирован

о

суммами Римана, а суммы Римана являются гауссовскими. Поэтому этот интеграл также гауссовский. Сле­ довательно, последовательность коэффициентов Фурье

о

принадлежит гильбертову пространству Ж комплексных гауссовских величин. Кроме того,

= J _[ r{t —

s)p{t)p(s)dtds.

о о


БРОУНОВСКОЕ ДВИЖЕНИЕ

259

Снова полагая p(t) = e2nlnl,

имеем

 

 

< Г ( | ? „ Р ) = /

r(t)e-^dt

=

?n,

о

 

 

 

а в общем случае

Определим р, как меру, сосредоточенную на 2 (мно­ жестве целых чисел), такую, что ц (п) = ?п. Если рас­ сматривать р как функцию на Z, то отображение (14) является квадратом нормы р в L2(Z, р,); поэтому ото­ бражение

I

Р-> J F{t)pU)dt

о

является броуновским функционалом на множестве, всюду плотном в L2(Z, р). Его можно продолжить до броуновского функционала, определенного на L2(Z, р.).

Полагая снова р (t) — е2пШ,

мы видим, что Fn

являются

независимыми

 

гауссовскими

величинами,

такими, что

8((Fn)2)

= ц(п).

Иными

словами,

F(t)

задается ря­

дом (12), где сп = У у- (/г).

 

 

является

следующий ре­

Несколько

более

трудным

 

зультат: всякий

слабо

непрерывный

процесс

F(t) с почти

непрерывной

функцией F(t)

является

преобразованием

Фурье некоторого ^-броуновского

распределения.

Мера р,

снова

называется спектральной

мерой, а ее преобразо­

вание

Фурье — корреляционной

 

функцией

процесса.

Все сказанное наводит на мысль рассмотреть все

преобразования

Фурье (в смысле

Шварца)

регулярных

р-броуновских распределений. Случайные распределе­ ния, которые получаются при этом, можно назвать гауссовскими стационарными распределениями (см. упр. 2 и 3).

9"


260 ГЛАВА XIV

8. Броуновское движение с р-мерным временем

Вернемся к теореме 5 на стр. 252 и рассмотрим

случай,

когда

E = RP

{0}

(пространство

без

нуля).

Пусть р. — положительная

мера

на

Е

со

следующим

свойством: для

любого

ic=R p функция

 

 

 

 

 

 

sinnt

• x = s\nn{tiXl

+ ...

+

tpXp)

 

 

 

как функция точки х =

1,...,

хр)

принадлежит L2(E,

р.).

Положим

 

F(t) =

(T(x),

1 - е 2 " " - ) ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где Т (комплексное)—р-броуновское

распределение

на

Е,

a / e R p .

Тогда

F — комплексная

гауссовская

функ­

ция,

определенная

на

Rp .

Если

 

/ е

Rp и

s с= Rp ,

то

F(t)—F{s)

— комплексная

гауссовская

величина, причем

 

ff(\F(t)-F(s)

 

|2) =

J sin2 (я(/ -

s)

• х) dp (x).

(15)

 

 

 

 

 

Rp

 

 

 

 

 

 

 

 

Для

p =

1 и d[i{x)

= dx/(2n2x2)

получим

 

 

 

 

 

 

&(\F(t)-F(s)\2)

 

=

\ t - s \ .

 

 

(16)

Вэтом случае F{t) есть не что иное, как комплек­ сная функция Винера.

Вслучае произвольного р Поль Леви рассмотрел гауссовскую функцию F, заданную на Rp и такую, что

равенство (16) справедливо при любых t^Rp и s e R ' . Он назвал соответствующий процесс броуновским дви­ жением с р-мерным временем. Чтобы получить эту

функцию,

положим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dx

 

dx\ . . .

dxp

 

 

 

dr

da

dp, (x)=Ap

j ж |р+1 = Ар r x 2 +

_

+

x 2 p

J p + m

=

PBP

r2

где r = \x\,

da — нормированная

мера

на

поверхности

единичной

сферы в Rp ,

а

Ар

и

Вр

постоянные. По­

стоянную Ар можно выбрать

таким

образом,

чтобы

 

 

J" sin2 (nt

• х) dp (x) =

\t\.