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引論1.Benoulli序列定義的概率空間(Ω,×,P)包括:Ω:所有可能的結(jié)果組成的樣本空間,即{0,1}的集合,其中0表示失敗,1表示成功;×:事件的集合,即所有可能的子集;P:概率測度,表示事件發(fā)生的概率。隨機過程是一個隨機變量集合的序列,其中每個隨機變量都代表了一次試驗的結(jié)果。在Benoulli序列中,隨機過程是一個由0和1組成的無限序列,其中每個元素代表了一次成功或失敗的試驗結(jié)果。每次試驗都是獨立的,且每次試驗成功的概率為p,失敗的概率為1-p,其中p是常數(shù),表示成功的概率。略3.略4.略5.6.略7.略9.證明命題1.4中各條件的等價性。略10.獨立增量過程是指具有獨立增量性質(zhì)的隨機過程,即對于任意的時刻序列t1<t2<…<tn和任意的正整數(shù)m<n,增量X(t_n)-X(t_m)與歷史信息X(t_1),X(t_2),…,X(t_m)獨立。要證明獨立增量過程是馬氏過程,需要證明滿足馬氏性質(zhì),即對于任意的時刻t≥0,狀態(tài)X(t)在給定過去歷史信息X(s),其中0≤s≤t,的條件下,未來(t+h,其中h>0)的變化只依賴于當前狀態(tài)X(t)。首先,我們考慮一個獨立增量過程的定義。對于獨立增量過程,我們可以將時間分割成若干個離散的時間步長t1<t2<…<tn,并且每個時間步長的增量X(t_i)-X(t_i-1)是獨立同分布的。根據(jù)獨立增量的定義,對于任意的m<n,增量X(t_n)-X(t_m)與歷史信息X(t_1),X(t_2),…,X(t_m)獨立?,F(xiàn)在,我們將時間步長逐漸縮小,使得步長趨近于0。在這種情況下,獨立增量過程可以看作是連續(xù)時間下的馬氏過程,即滿足馬氏性質(zhì)。對于任意的時刻t≥0,我們考慮一個時間步長h>0。根據(jù)獨立增量的定義,我們可以將時間間隔(t,t+h]分割成若干個離散的步長ti<ti+1,其中i=1,2,…,n。根據(jù)獨立增量的性質(zhì),增量X(ti+1)-X(ti)與歷史信息X(t),X(t1),X(t2),…,X(ti)獨立。由此可見,未來的變化X(t+h)-X(t)只依賴于當前狀態(tài)X(t),即獨立增量過程滿足馬氏性質(zhì)。因此,獨立增量過程是馬氏過程。11.12.略13.14.略15.16.17.命題1.12是否可以推廣到Gau
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