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$L^1$ - la variación cuadrática límite de una martingala local continua $ \implies $ es una verdadera martingala, $L^2$ -encaminada a

Dejemos que M sea una martingala local continua a partir de $0$ . Mostrar que M es una $L^2$ - que se limita a la vida de la gente $ \displaystyle \sup_t\ |M_t\|_2< \infty $ ) martingala si $ \mathbb {E}([M]_{ \infty })< \infty $ donde $[M]_{ \infty }= \displaystyle \lim_ {t \to \infty } [M]_t$ y $[M]$ es el único proceso continuo adaptado no decreciente, de tal manera que $M^2-[M]$ es una martingala local continua. Me vendrían bien algunas pistas.

Mis pensamientos: Sé que cualquier martingala local delimitada por una variable aleatoria integrable es una verdadera martingala y que $ \displaystyle \sup_n\mathbb {E}[M^2_{T_n}] < \infty $ donde $T_n$ son los tiempos de parada que reducen $M^2-[M]$ . Lo que me resulta difícil es sacar conclusiones sobre $M_t$ dado que tengo información sobre $M_{T_n}$ sólo.

Editar: Se las arregló para mostrar que $M_t \to M_{ \infty }$ en $L^2$ para algunos $M_{ \infty }$

5voto

John Puntos 163

Para completar, incluiré la prueba de Revuz, Yor "Martingalas continuas y movimiento browniano" aquí.

$M-[M]$ es una martingala local, así que existe ${T_n},n \ge1 $ de tal manera que $T_n \to\infty $ y $ \mathbb {E}[M^2_{t \wedge T_n}]= \mathbb {E}([M]_{t \wedge T_n})<K$ . Aplica Fatou: $ \mathbb {E}[M^2_t] \leq \liminf\mathbb {E}[[M]_{t \wedge T_n}] \leq K$ . Así que $M$ es $L^2$ - que se ha limitado.

Necesito mostrar ahora que $M$ es una verdadera martingala. Deje que $T^{ \prime }_n$ estar deteniendo los tiempos reduciendo $M$ Entonces $\{M_{t \wedge T^{ \prime }_n}\}$ es UI, ya que es $L^2$ -y $M_{t \wedge T^{ \prime }_n} \to M_t$ en $L^1$ y así $ \mathbb {E}[M_{t}| \mathcal {F_s}]=M_s$ a.s.

Edita

Los pasos omitidos son:

$ \mathbb {E}[M_{t \wedge T^{ \prime }_n}| \mathcal {F}_s]=M_{s \wedge T^{ \prime }_n}$ así que $ \mathbb {E}[M_{t \wedge T^{ \prime }_n} \mathbb {1}_A]= \mathbb {E}[M_{s \wedge T^{ \prime }_n} \mathbb {1}_A]$ para todos $A \in \mathcal {F}_s$ . Ahora toma $n \to \infty $ para concluir $ \mathbb {E}[M_{t} \mathbb {1}_A]= \mathbb {E}[M_{s} \mathbb {1}_A]$ para todos $A \in \mathcal {F}_s$ Por lo tanto $ \mathbb {E}[M_t| \mathcal {F}_s]=M_s$ a.s.

2voto

Adam J. Forster Puntos 183

$ \def\vA {{ \vec A}} \def\vB { \vec {B}} \def\vH {{ \vec H}} \def\vS {{ \vec S}} \def\vpsi {{ \vec\psi }} \def\div {{ \rm div}} \def\grad {{ \rm grad}} \def\rot {{ \rm rot}} \def\rmr {{ \rm r}} \def\pd { \partial } \def\nR {{ \mathbb {R}}} \def\ltag #1{ \tag {#1} \label {#1}}$ Depende mucho de lo que quieras modelar. Si quieres incluir dipolos en tu modelo debes cambiar a espacios de distribución. Pero, mantengámonos en un subespacio de $L^2( \Omega )$ .

El espacio $L^2( \Omega )$ es demasiado grande para dar ecuaciones como \begin {alinear} \div\vB &= 0. \end {alinear} sentido. Por otro lado, a menudo se tienen discontinuidades de $ \mu_\rmr $ en algunas capas límite. Allí el componente tangente de $ \vB $ puede ser discontinuo y $ \div $ en el contexto clásico no tiene sentido.

Por lo tanto, hay que pasar a los derivados generalizados. La regla de integración por partes \begin {alinear} \int_ { \Omega } \psi\cdot \div ( \vB ) d V &= \int_ { \pd\Omega } \psi\ ; \vB\cdot d \vA - \int_ { \Omega } \grad ( \psi ) \cdot \vB dV \ltag {weakDiff} \end {alinear} se utiliza para transferir la diferenciación de $ \vB $ para probar las funciones $ \psi $ y se utiliza el lado derecho para definir la generalizada $ \div $ operador.

Si hay un $L^2$ función " $b$ " de tal manera que \begin {alinear} \int_ { \Omega } \psi b\; d V &= \int_ { \pd\Omega } \psi\ ; \vB\cdot d \vA - \int_ { \Omega } \grad ( \psi ) \cdot \vB dV \end {alinear} para todos los suaves $ \psi $ con apoyo limitado en $ \bar\Omega $ entonces definimos el operador de divergencia generalizada para $ \vB $ como $ \div\vB :=b$ y decimos eso por $ \vB $ existe la débil divergencia en $ \Omega $ . El espacio $H( \div , \Omega )$ es el conjunto de todos $L^2$ -funciona en $ \Omega $ para el cual existe la débil divergencia.

Note, que la superficie integral en \ref {weakDiff} debe ser tratada de manera especial, ya que la superficie es en realidad un conjunto de medida cero en $ \nR ^3$ . Si tan solo usáramos $L^2( \bar \Omega )$ entonces podríamos modificar $ \vB $ en $ \partial\Omega $ arbitrariamente. Por lo tanto, el $ \vB $ -campo en el límite debe entenderse en realidad como el trace del campo en el límite. Para que el rastro exista existen restricciones adicionales en el límite de $ \Omega $ (poco a poco $C^1$ con bordes no muy "afilados"). Por lo tanto, no todos los dominios $ \Omega $ son realmente apropiados para el modelado de los campos magnéticos.


Obsérvese que la situación es similar en el caso de la ley de Amperio \begin {alinear} \rot\vH = \vS \end {alinear} donde necesitamos $ \rot\vH $ . El componente normal de la intensidad de campo puede ser discontinuo en las capas límite. En este caso se utiliza la ecuación \begin {alinear} \int_ { \Omega } \vpsi\cdot \rot ( \vH )dV = \int_ { \pd\Omega } \vpsi\cdot (d \vA\times\vH ) + \int_ { \Omega } \vH\cdot \rot ( \vpsi ) dV \end {alinear} para definir un operador de rizo generalizado $ \rot\vH $ . El conjunto de campos para los cuales $ \rot\vH\in L^2( \Omega )$ se llama $H( \rot , \Omega )$ .

Interesantemente, $ \vB $ y $ \vH $ viven en diferentes espacios y $ \mu $ debe mediar entre estos espacios $ \mu : \vH\in H( \rot , \Omega ) \mapsto \vB =( \mu\vH ) \in H( \div , \Omega )$ .

1voto

Zombies Puntos 240

Necesitamos 1) mostrar $M$ es $L^2$ -y 2) muestran que $M$ es una martingala.

1) Estamos tratando con dos martingalas locales, $M$ y $M^2 - [M]$ así que podemos elegir una secuencia de localización que reduzca ambas. Llama a esto $(T_n)_{n \in\mathbb {N}}$ . Toma $t \ge 0$ .

$$ \begin {align} \mathbb {E}(M_t^2) &= \mathbb {E} \left ( \lim_ {n \to\infty }M^2_{t \wedge T_n} \right ) \\ & \leq \liminf_n\mathbb {E}(M^2_{t \wedge T_n}) \\ &= \liminf_n\mathbb {E}([M]_{t \wedge T_n}) \\ &= \mathbb {E}([M]_t) \\ & \leq \mathbb {E}([M]_ \infty ) \end {align}$$

Así que $M$ es $L^2$ - que se ha limitado.

2) Existen continua, $L^2$ --limitadas a las martingalas locales, por lo que necesitaremos más de 1) para mostrar $M$ es una martingala. $M$ es integrable por 1) y la desigualdad de Jensen. Toma $0 \leq s \leq t$ .

$$ \begin {align} \mathbb {E}(M_t| \mathcal {F}_s)&= \mathbb {E} \left ( \lim_ {n \to\infty }M_{t \wedge T_n}| \mathcal {F}_s \right ) \end {align}$$

Así que debemos mostrar que $\{M_{t \wedge T_n}:n \in\mathbb {N}\}$ es UI. Pero esto está claro, ya que demostramos que eran $L^2$ - que se ha superado en 1).

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