WikiDer > Процесс Коши

В вероятность теория, Процесс Коши это тип случайный процесс. Есть симметричный и асимметричный формы процесса Коши.^[1] Неопределенный термин «процесс Коши» часто используется для обозначения симметричного процесса Коши.^[2]

Процесс Коши обладает рядом свойств:

1. Это Леви процесс^[3][4][5]
2. Это стабильный процесс^[1][2]
3. Это чистый процесс прыжка^[6]
4. Его моменты находятся бесконечный.

Симметричный процесс Коши

Симметричный процесс Коши можно описать Броуновское движение или же Винеровский процесс при условии Леви подчиненный.^[7] Подчиненный Леви - это процесс, связанный с Распределение Леви имеющий параметр местоположения ${ displaystyle 0}$ и масштабный параметр ${ Displaystyle т ^ {2} / 2}$.^[7] Распределение Леви - это частный случай обратное гамма-распределение. Итак, используя ${ displaystyle C}$ для представления процесса Коши и ${ displaystyle L}$ для представления подчиненного Леви симметричный процесс Коши может быть описан как:

${ Displaystyle C (t; 0,1) ;: = ; W (L (t; 0, t ^ {2} / 2)).}$

Распределение Леви - это вероятность первого момента достижения броуновского движения, и, таким образом, процесс Коши, по сути, является результатом двух независимый Процессы броуновского движения.^[7]

В Представление Леви – Хинчина для симметричного процесса Коши является триплетом с нулевым сносом и нулевой диффузией, что дает триплет Леви – Хинчина ${ displaystyle (0,0; W)}$, куда ${ Displaystyle W (dx) = dx / ( pi x ^ {2})}$.^[8]

Маргинальный характеристическая функция симметричного процесса Коши имеет вид:^[1][8]

${ displaystyle operatorname {E} { Big [} e ^ {i theta X_ {t}} { Big]} = e ^ {- t | theta |}.}$

Маргинальный распределение вероятностей симметричного процесса Коши является Распределение Коши чья плотность^[8][9]

${ displaystyle f (x; t) = {1 over pi} left [{t over x ^ {2} + t ^ {2}} right].}$

Асимметричный процесс Коши

Асимметричный процесс Коши определяется с помощью параметра ${ displaystyle beta}$. Здесь${ displaystyle beta}$ это перекос параметр, и его абсолютная величина должно быть меньше или равно 1.^[1] В случае, когда ${ Displaystyle | бета | = 1}$ этот процесс считается полностью асимметричным процессом Коши.^[1]

Тройка Леви – Хинчина имеет вид ${ displaystyle (0,0; W)}$, куда ${ displaystyle W (dx) = { begin {cases} Ax ^ {- 2} , dx & { text {if}} x> 0 Bx ^ {- 2} , dx & { text {if} } x <0 end {case}}}$, куда ${ displaystyle A neq B}$, ${ displaystyle A> 0}$ и ${ displaystyle B> 0}$.^[1]

Учитывая это, ${ displaystyle beta}$ является функцией ${ displaystyle A}$ и ${ displaystyle B}$.

Характеристическая функция асимметричного распределения Коши имеет вид:^[1]

${ displaystyle operatorname {E} { Big [} e ^ {i theta X_ {t}} { Big]} = e ^ {- t (| theta | + i beta theta ln | тета | / (2 pi))}.}$

Маргинальное распределение вероятностей асимметричного процесса Коши есть стабильное распространение с индексом устойчивости (т.е. параметром α) равным 1.

Рекомендации