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        幾類可乘過(guò)程及其小偏差估計(jì)

        2018-05-02 03:37:50傅有明林莎莎黃婉君
        三明學(xué)院學(xué)報(bào) 2018年2期
        關(guān)鍵詞:布朗運(yùn)動(dòng)布朗乘法

        傅有明,林莎莎,黃婉君

        (三明學(xué)院 信息工程學(xué)院,福建 三明365004)

        乘積隨機(jī)過(guò)程[1]已廣泛應(yīng)用于隨機(jī)分析及其交叉學(xué)科的應(yīng)用中,其中較為常見的是在時(shí)間序列中關(guān)于乘積模型的論述[2],例如,時(shí)間序列中通常含有長(zhǎng)期趨勢(shì)(T)、季節(jié)變動(dòng)(S)、循環(huán)變動(dòng)(C)和不規(guī)則變動(dòng)(I)4種成分,統(tǒng)計(jì)上對(duì)這4種成分的結(jié)合方式有兩種不同的假設(shè),從而形成加法和乘法兩類理論模型。而乘法模型假設(shè)時(shí)間序列中每一個(gè)觀測(cè)值都是4種成分的乘積,即:Y=T·C·S·I,4種成分之間保持著相互依存的關(guān)系,如要測(cè)定某種成份的變動(dòng),須從原時(shí)間序列中除去其他影響成份的變動(dòng),有關(guān)更多乘積模型可參見文獻(xiàn)[3-5]。

        本文主要定義點(diǎn)乘、叉乘和純積幾類乘積過(guò)程,利用布朗運(yùn)動(dòng)的相關(guān)性質(zhì)分析有關(guān)布朗型可乘過(guò)程的概率屬性,特別地,給出了這幾類布朗型可乘過(guò)程的小偏差估計(jì)。

        1 可乘過(guò)程的構(gòu)

        1.1 點(diǎn)乘過(guò)程

        定義 1若Xt=Yt·Zt,則稱隨機(jī)過(guò)程{Xt;t∈R+}為過(guò)程{Yt;t∈R+}與過(guò)程{Zt;t∈R+}的Ⅰ型點(diǎn)乘過(guò)程。

        定義 2若 Xt=Yt1·Zt2,則稱隨機(jī)過(guò)程為過(guò)程{Yt1;t1∈R+}與過(guò)程{Zt2;t2∈R+}的Ⅱ型點(diǎn)乘過(guò)程。

        1.2 叉乘過(guò)程

        定義 3若 Xt=Yt×Zt,則稱隨機(jī)過(guò)程{Xt;t∈R+}為過(guò)程{Yt;t∈R+}與過(guò)程{Zt;t∈R+}的Ⅰ型叉乘過(guò)程。

        定義 4若 Xt=Yt1×Zt2,則稱隨機(jī)過(guò)程為過(guò)程{Yt1;t1∈R+}與過(guò)程{Zt2;t2∈R+}的Ⅱ型叉乘過(guò)程。

        1.3 純積過(guò)程

        定義 5若,則稱隨機(jī)過(guò)程為過(guò)程{Yit,t∈R+},i=1,2,…,n的Ⅰ型純積過(guò)程。

        定義 6若,則稱隨機(jī)過(guò)程為過(guò)程{Yiti,ti∈R+},i=1,2,…,n的Ⅱ型純積過(guò)程。

        根據(jù)上述定義1~6,可知Ⅰ型過(guò)程為單指標(biāo)過(guò)程,Ⅱ型過(guò)程為多指標(biāo)過(guò)程。

        2 布朗型可乘過(guò)程

        在有關(guān)各類可乘過(guò)程構(gòu)造的基礎(chǔ)上,給出有關(guān)布朗型可乘過(guò)程的相關(guān)概率屬性及其小偏差估計(jì)。為討論方便,先給出有關(guān)布朗運(yùn)動(dòng)的相關(guān)概念與性質(zhì)。

        定義[6]:1.1{Bt,t∈R+}稱為一個(gè) d 維布朗運(yùn)動(dòng),如果

        引理 1[7]設(shè){Bt,t∈R+}為 d維布朗運(yùn)動(dòng),則

        其中 v=(d-2)/2,0<jv,1<jv,2是 Bessel函數(shù) jv的正零點(diǎn)。

        引理 2[7]設(shè){Bt,t∈R+}為 d維布朗運(yùn)動(dòng),則

        引理 3[7]設(shè){Bt,t∈R+}為 d 維布朗運(yùn)動(dòng),則對(duì)任意 x>0,存在常數(shù) K>0,有

        引理 4[8]設(shè){Bt,t∈R+}為一維布朗運(yùn)動(dòng),則

        若Xt=Bt·Bt,其中{Bt;t∈R+}為d維布朗運(yùn)動(dòng),即

        從而根據(jù)χ2分布的性質(zhì)得Xt=Bt·Bt的概率密度函數(shù)為

        數(shù)學(xué)期望 E(Xt)=dt,方差 D(Xt)=2dt2。

        進(jìn)一步地,有如下給出關(guān)于布朗型可乘過(guò)程Xt=Bt·Bt的最大值分布特征。

        命題1設(shè)Xt=Bt·Bt,其中{Bt;t∈R+}為d維布朗運(yùn)動(dòng),則有

        存在常數(shù) K>0,有

        證明:

        利用引理 1及(1)式,即有

        利用引理 2及(1)式,即有

        利用引理3及(1)式,即存在常數(shù),有

        利用上述命題所得的第2個(gè)結(jié)論即可得到如下有關(guān)于布朗型自乘過(guò)程Xt=Bt·Bt的小偏差結(jié)論。

        推論1設(shè)Xt=Bt·Bt,其中{Bt;t∈R+}為d維布朗運(yùn)動(dòng),則有

        若Xt=B1t·B2t,其中{B1t;t∈R+}與{B2t;t∈R+}為相互獨(dú)立的d維布朗運(yùn)動(dòng),即

        下面的命題給出了布朗型可乘過(guò)程Xt=B1t·B2t的小偏差下界估計(jì)。

        命題2設(shè)Xt=B1t·B2t,其中{B1t;t∈R+}與{B2t;t∈R+}為相互獨(dú)立的d維布朗運(yùn)動(dòng),則有

        證明:利用Xt=B1t·B2t的構(gòu)造原理及{B1t;t∈R+}與{B2t;t∈R+}的獨(dú)立性,有

        利用引理 4及(2)式,即有

        若Xt=B1t·B2t,其中{B1t;t∈R+}與{B2t;t∈R+}為相互獨(dú)立的d維布朗運(yùn)動(dòng),即

        下面的命題給出了布朗型可乘過(guò)程Xt=B1t·B2t的小偏差下界估計(jì)。

        命題 3設(shè) Xt=B1t1·B2t2,{B1t1;t1∈R+}與{B2t2;t2∈R+}為相互獨(dú)立的 d 維布朗運(yùn)動(dòng),則有

        證明:利用Xt=B1t·B2t的構(gòu)造原理及{B1t;t∈R+}與{B2t;t∈R+}的獨(dú)立性,有

        利用引理 4及(3)式,即有

        命題4設(shè)其中{Bit;t∈R+},i=1,2,…,n 為相互獨(dú)立的一維標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng),則有

        證明:利用的構(gòu)造原理及{Bit;t∈R+},i=1,2,…,n 的獨(dú)立性,有

        利用引理 4及(4)式,即有

        則根據(jù)χ2分布的性質(zhì)得的概率密度函數(shù)為

        命題5設(shè),其中{Bt;t∈R+}為一維布朗運(yùn)動(dòng),則有

        證明:利用的構(gòu)造原理,有

        利用引理4及(5)式,即有

        命題6設(shè),其中{Biti;ti∈R+},i=1,2,…,n 為相互獨(dú)立的一維標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng),則有

        證明:一方面

        利用引理 4及(6)式,即有

        另一方面

        3 結(jié)束語(yǔ)

        本文只得到了布朗型可乘過(guò)程小偏差估計(jì),其小偏差的精確表達(dá)有待繼續(xù)深入探究,且還有值得進(jìn)一步探討的布朗型可乘過(guò)程,如 Xt=B1t×B2t,其中{B1t:t∈R+}與{B2t:t∈R+}為布朗運(yùn)動(dòng),即

        參考文獻(xiàn):

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        [2]梁會(huì)民.基于熵 AHP 和乘法模型的城市化水平測(cè)度[J].現(xiàn)代城市, 2011(4):14-17.

        [3]蔣慶瑯.隨機(jī)過(guò)程原理與生命科學(xué)模型[M].方積乾,譯.上海:上海翻譯出版公司,1987:132-216.

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        [5]李自勤,王騏,李琦,等.激光成像雷達(dá)系統(tǒng)中散斑像的乘法模型及其濾除[J].中國(guó)激光,2003,30(8):717-720.

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        [8]CHEN X,LI W V.Small deviation estimates for some additive processes[M].High Dimensional Probability III.Birkh user Basel,2003:225-238.

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