. (12)
Тогда:
(13)
Согласно уравнению Чепмена – Колмогорова:
.
Подставим это выражение в полученное равенство (13), получим:
==
.
Представим функцию в виде:
,
.
Тогда:
Для получаем
выражение:
.
Вычислим полученный интеграл
по частям с учётом ограничений на (12). Тогда
можно переписать в виде:
.
Последнее равенство в силу
произвольности функции приводит к уравнению (11).
Уравнения Колмогорова (5) и (11) являются уравнениями в частных производных параболического типа. Чтобы решения были однозначны, нужны начальные и граничные условия.
Начальные условия
устанавливаются обычно из смысла решаемой задачи. Для уравнения (11)
естественно считать начальным значением переменной настоящий
момент времени
. Но тогда
(14)
по условию (1).
Начальные условия для обратного уравнения Колмогорова (5) вводят аналогично начальным условиям для прямого.
Граничные условия для
уравнений Колмогорова фактически являются условиями изолированности области изменения МП
,
. Условие изолированности области
, если интерпретировать уравнения
Колмогорова как уравнения массопереноса, означают, что соответствующие суммарные
потоки обращаются на границе области в нуль. Следовательно, граничные условия
для уравнения (8) могут быть заданы в виде:
,
,
(15)
а для уравнения (5) – в виде:
,
. (16)
Если, то граничные условия (15), (16)
упрощаются:
для обратного уравнения Колмогорова (5):
, (17)
для прямого уравнения Колмогорова (11):
. (18)
Заметим в заключение этого параграфа, что уравнение
(5) может быть записано относительно плотности распределения сечения - функции
.
Поскольку
, тогда (5) перепишется в виде
, которое решается с начальным условием
, где
-
плотность распределения
.
Пусть X(t), , – n-мерный
случайный процесс, удовлетворяющий стохастической модели состояния в форме Ито:
(20)
где W(t) – стандартный винеровский процесс.
Пусть при каждом
фиксированном функции
и
удовлетворяют условиям теоремы
существования и единственности решения задачи Коши (20) и являются
непрерывными по
на промежутке
,
-
нормально распределенный вектор начальных условий.
Известно (7.2), что в этом случае стохастическая
модель (20) задаёт марковский процесс X(t) и его условная плотность вероятности должна удовлетворять
уравнениям Колмогорова (5) и (11), в которых функции
и
удовлетворяют равенствам (6) и (7).
Определим коэффициенты этих уравнений, для чего воспользуемся интегральным представлением стохастической модели состояния
(21)
Имеем . Второй интеграл в правой части -
интеграл Ито. Известно, что математическое ожидание его равно нулю. Отсюда
следует, что
. Далее, можно показать, что
(22)
И с. величина не зависит от приращений СП W(t)
, где
в силу
непрерывности функции A(.,.) по параметру t. Подставим полученный результат в
формулу (6) и при
получим
.
Далее, вычислим по формуле (7) с учетом равенства (21),
получим
.
Итак, получили (23)
Итак, равенства (23)
позволяют реализовать переход от стохастической модели состояний (20) к
уравнениям Колмогорова (5) и (11), которым удовлетворяет условная плотность
вероятностей марковского процесса X(t),
,
определяемого стохастической моделью состояний (20). А так как уравнения
Колмогорова полностью определяются матричной функцией
и
векторной функцией
, то равенства (23) позволяют
осуществить и обратный переход – от уравнений Колмогорова к стохастическому дифференциальному
уравнению.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.