WikiDer > Преобразование Лапласа – Стилтьеса

Laplace–Stieltjes transform

В Преобразование Лапласа – Стилтьеса, названный в честь Пьер-Симон Лаплас и Томас Джоаннес Стилтьес, является интегральное преобразование аналогично Преобразование Лапласа. Для действительные функции, это преобразование Лапласа Мера Стилтьеса, однако он часто определяется для функций со значениями в Банахово пространство. Это полезно в ряде областей математика, в том числе функциональный анализ, и некоторые области теоретический и прикладная вероятность.

Функции с действительным знаком

Преобразование Лапласа – Стилтьеса вещественнозначной функции г дается Интеграл Лебега – Стилтьеса. формы

{ Displaystyle int е ^ {- sx} , dg (x)}

для s а комплексное число. Как и в случае с обычным преобразованием Лапласа, можно получить несколько иное преобразование в зависимости от области интегрирования, и для определения интеграла также необходимо потребовать, чтобы г быть одним из ограниченная вариация по региону интеграции. Наиболее распространены:

Двустороннее (или двустороннее) преобразование Лапласа – Стилтьеса имеет вид

{ displaystyle {{ mathcal {L}} ^ {*} g } (s) = int _ {- infty} ^ { infty} e ^ {- sx} , dg (x).}

Одностороннее (одностороннее) преобразование Лапласа – Стилтьеса имеет вид

{ displaystyle {{ mathcal {L}} ^ {*} g } (s) = lim _ { varepsilon to 0 ^ {+}} int _ {- varepsilon} ^ { infty} e ^ {- sx} , dg (x).}

Предел необходим для обеспечения того, чтобы преобразование фиксировало возможный скачок г(Икс) в Икс = 0, что необходимо для понимания преобразования Лапласа Дельта-функция Дирака.

Более общие преобразования могут быть рассмотрены путем интегрирования по контуру в комплексная плоскость; увидеть Жаврид 2001.

Преобразование Лапласа – Стилтьеса в случае скалярнозначной функции, таким образом, рассматривается как частный случай Преобразование Лапласа из Мера Стилтьеса. А именно,

{ displaystyle { mathcal {L}} ^ {*} g = { mathcal {L}} (dg).}

В частности, оно имеет много общих свойств с обычным преобразованием Лапласа. Например, теорема свертки держит:

{ displaystyle {{ mathcal {L}} ^ {*} (g * h) } (s) = {{ mathcal {L}} ^ {*} g } (s) {{ mathcal {L}} ^ {*} h } (s).}

Часто только реальные значения переменной s рассматриваются, хотя если интеграл существует как собственный Интеграл Лебега для данной реальной стоимости s = σ, то он существует и для всех комплексных s с ре (s) ≥ σ.

Преобразование Лапласа – Стилтьеса естественно появляется в следующем контексте. Если Икс это случайная переменная с участием кумулятивная функция распределения F, то преобразование Лапласа – Стилтьеса дается формулой ожидание:

{ displaystyle {{ mathcal {L}} ^ {*} F } (s) = mathrm {E} left [e ^ {- sX} right].}

Векторные меры

В то время как преобразование Лапласа – Стилтьеса вещественной функции является частным случаем преобразования Лапласа меры, применяемой к связанной мере Стилтьеса, обычное преобразование Лапласа не может обрабатывать векторные меры: меры со значениями в Банахово пространство. Однако они важны в связи с изучением полугруппы которые возникают в уравнения в частных производных, гармонический анализ, и теория вероятности. Наиболее важными полугруппами являются, соответственно, тепловая полугруппа, Полугруппа Римана-Лиувилля, и Броуновское движение и другие безгранично делимые процессы.

Позволять г - функция из [0, ∞) в банахово пространство Икс из сильно ограниченная вариация на каждом конечном интервале. Это означает, что для каждого фиксированного подынтервала [0,Т] надо

{ displaystyle sup sum _ {i} left | g (t_ {i}) - g (t_ {i + 1}) right | _ {X} < infty}

где супремум берется по всем разбиениям [0,Т]

{ displaystyle 0 = t_ {0}

Интеграл Стилтьеса по векторной мере dg

{ displaystyle int _ {0} ^ {T} e ^ {- st} dg (t)}

определяется как Интеграл Римана – Стилтьеса.. В самом деле, если π - помеченное разбиение интервала [0,Т] с подразделением 0 = т₀ ≤ т₁ ≤ ... ≤ т_п = Т, отмеченные точки ${ Displaystyle тау _ {я} ин [т_ {я}, т_ {я + 1}]}$ и размер ячейки ${ displaystyle | pi | = max left | t_ {i} -t_ {i + 1} right |,}$ интеграл Римана – Стилтьеса определяется как значение предела

{ displaystyle lim _ {| pi | to 0} sum _ {i = 0} ^ {n-1} e ^ {- s tau _ {i}} left [g (t_ {i + 1}) - g (t_ {i}) right]}

взято в топологии на Икс. Гипотеза сильной ограниченной вариации гарантирует сходимость.

Если в топологии Икс предел

{ displaystyle lim _ {T to infty} int _ {0} ^ {T} e ^ {- st} dg (t)}

существует, то значением этого предела является преобразование Лапласа – Стилтьеса г.

Связанные преобразования

Преобразование Лапласа – Стилтьеса тесно связано с другими интегральные преобразования, в том числе преобразование Фурье и Преобразование Лапласа. В частности, обратите внимание на следующее:

Если г имеет производную г' то преобразование Лапласа – Стилтьеса г преобразование Лапласа г' .

{ displaystyle {{ mathcal {L}} ^ {*} g } (s) = {{ mathcal {L}} g '} (s),}

Мы можем получить Преобразование Фурье – Стилтьеса из г (и, согласно замечанию выше, преобразование Фурье г' ) от

{ Displaystyle {{ mathcal {F}} ^ {*} g } (s) = {{ mathcal {L}} ^ {*} g } (есть), qquad s in mathbb {Р} .}

Распределения вероятностей

Если Икс является непрерывным случайная переменная с участием кумулятивная функция распределения F(т) тогда моменты из Икс можно вычислить, используя^[1]

{ displaystyle operatorname {E} [X ^ {n}] = (- 1) ^ {n} left. { frac {d ^ {n} {{ mathcal {L}} ^ {*} F } (s)} {ds ^ {n}}} right | _ {s = 0}.}

Экспоненциальное распределение

Для экспоненциально распределенной случайной величины Y с параметром скорости λ LST есть,

{ displaystyle { widetilde {Y}} (s) = {{ mathcal {L}} ^ {*} F_ {Y} } (s) = int _ {0} ^ { infty} e ^ {-st} lambda e ^ {- lambda t} dt = { frac { lambda} { lambda + s}}}

из которого первые три момента могут быть вычислены как 1 /λ, 2/λ² и 6 /λ³.

Распределение Erlang

Для Z с участием Распределение Erlang (что является суммой п экспоненциальных распределений) мы используем тот факт, что распределение вероятностей суммы независимых случайных величин равно свертка их распределений вероятностей. Так что если

{ Displaystyle Z = Y_ {1} + cdots + Y_ {n}}

с Y_я тогда независимый

{ displaystyle { widetilde {Z}} (s) = { widetilde {Y}} _ {1} (s) cdots { widetilde {Y}} _ {n} (s)}

поэтому в случае, когда Z имеет распределение Erlang,

{ displaystyle { widetilde {Z}} (s) = left ({ frac { lambda} { lambda + s}} right) ^ {n}.}

Равномерное распределение

Для U с участием равномерное распределение на интервале (а,б) преобразование дается формулой

{ displaystyle { widetilde {U}} (s) = int _ {a} ^ {b} e ^ {- st} { frac {1} {ba}} dt = { frac {e ^ {- sa} -e ^ {- sb}} {s (ba)}}.}

использованная литература

^ Харчол-Балтер, М. (2012). «Трансформационный анализ». Моделирование производительности и проектирование компьютерных систем. п. 433. Дои:10.1017 / CBO9781139226424.032. ISBN 9781139226424.

Апостол, Т. (1957), Математический анализ (1-е изд.), Рединг, Массачусетс: Addison-Wesley; 2-е изд (1974) ISBN 0-201-00288-4.
Апостол, Т. (1997), Модульные функции и ряды Дирихле в теории чисел (2-е изд.), Нью-Йорк: Springer-Verlag, ISBN 0-387-97127-0.
Grimmett, G.R .; Стирзакер, Д. (2001), Вероятность и случайные процессы (3-е изд.), Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, ISBN 0-19-857222-0.
Хилле, Эйнар; Филлипс, Ральф С. (1974), Функциональный анализ и полугруппы, Провиденс, Р.И.: Американское математическое общество, Г-Н 0423094.
Жаврид, Н. (2001) [1994], «Преобразование Лапласа», Энциклопедия математики, EMS Press.

[1] Харчол-Балтер, М. (2012). «Трансформационный анализ». Моделирование производительности и проектирование компьютерных систем. п. 433. Дои:10.1017 / CBO9781139226424.032. ISBN 9781139226424.

[1]

Navigation