隨機(jī)過(guò)程不連續(xù)是否可分的例子

可分定義相關(guān)

probability theory - Definition of separable stochastic process. Which is the "intuition" behind such a definition? - Mathematics Stack Exchange

probability - Prove that two definitions of Separable Processes are equivalent - Mathematics Stack Exchange

連續(xù)與可分的相關(guān)例子

  • 連續(xù)隨機(jī)過(guò)程(樣本函數(shù)連續(xù)的過(guò)程)是完全可分的蟆沫。

  • 樣本函數(shù)不連續(xù)的過(guò)程可能:完全可分宴凉、可分但不完全可分、不可分。

1. 樣本函數(shù)不連續(xù)狼忱,但是完全可分

T=[0,1],\Omega=[0,1],{F}=[0,1]上的勒貝格可測(cè)集所成的\sigma代數(shù)。

定義

x_t(\omega)=\left\{\begin{aligned} 0&,\text{ if } 0\leq t \leq \frac{1}{2} \\ 1&,\text{ if } \frac{1}{2} < t \leq 1 \end{aligned}\right.,\omega\in[0,1]

可見\forall \omega\in[0,1],x_t(\omega)t的階梯函數(shù),跳躍點(diǎn)為\displaystyle\frac{1}{2},

則對(duì)于任意T的可列稠密子集Rx_t都可分骨稿。

證明如下:對(duì)于任意T的可列稠密子集R

\forall \omega \in [0,1],\forall t\in [0,1]\setminus\{\displaystyle\frac{1}{2}\},

可以在t的足夠小的領(lǐng)域內(nèi)取逼近tR中的點(diǎn)列r_n姜钳,使得

\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} r_{n}=t\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=x_{t}(\omega);

當(dāng)t=\displaystyle\frac{1}{2}時(shí)坦冠,取從\displaystyle\frac{1}{2}的左端逼近\displaystyle\frac{1}{2}R中的點(diǎn)列r_n,使得

\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} r_{n}=\displaystyle\frac{1}{2}\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=x_{\frac{1}{2}}(\omega)=0.

2. 樣本函數(shù)不連續(xù)哥桥,可分但不完全可分

T=[0,1],\Omega=[0,1],{F}=[0,1]上的勒貝格可測(cè)集所成的\sigma代數(shù)辙浑。

定義

x_t(\omega)=\left\{\begin{aligned} 1&,\text{ if } t=\frac{1}{2},\\ 0&,\text{ if } t \neq \frac{1}{2}, \end{aligned}\right.t \in[0,1],\omega\in[0,1]

則存在T的可列稠密子集R_1,使得x_t對(duì)于R_1可分拟糕。

也存在T的可列稠密子集R_2例衍,使得x_t對(duì)于R_2不可分。

證明如下:取R_1[0,1]上的有理數(shù)的集合已卸,則R_1T的可列稠密子集,

\forall \omega \in [0,1],\forall t\in [0,1]\setminus\{\displaystyle\frac{1}{2}\},可以取任意逼近tR_1中的點(diǎn)列r_n硼一,使得

\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} r_{n}=t\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=x_{t}(\omega)=0;

當(dāng)t=\displaystyle\frac{1}{2}時(shí)累澡,取\{r_n\}=\{\displaystyle\frac{1}{2}\},使得

\displaystyle\lim _{n \rightarrow \infty} r_{n}=\displaystyle\frac{1}{2}\displaystyle\lim _{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=x_{\frac{1}{2}}(\omega)=1.

R_2=R_1\setminus\{\displaystyle\frac{1}{2}\}般贼,則R_2T的可列稠密子集愧哟,

\forall \omega \in [0,1],\exists t_0=\displaystyle\frac{1}{2},使得對(duì)于任意逼近t_0R_2中的點(diǎn)列r_n哼蛆,

\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} r_{n}=t_0\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=0\neq x_{t_0}(\omega)=1.

3. 樣本函數(shù)不連續(xù)蕊梧,不可分

T=[0,1],\Omega=[0,1],{F}=[0,1]上的勒貝格可測(cè)集所成的\sigma代數(shù)。

定義

x_{t}(\omega)=\left\{\begin{aligned} 1, & \text { if } t=\omega, \\ 0, & \text { if } t \neq \omega, \end{aligned} t \in[0,1], \omega \in [0,1]\right.

x_t是不可分的腮介。

證明如下:假設(shè)x_t可分肥矢,則存在T的可列稠密子集R,及概率為零的集N叠洗,使得

\forall \omega \notin N,\forall t\in T,\exists r_n \in R,\text{ s.t. }\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} r_{n}=t\text{且}\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=x_{t}(\omega)=0.

\forall \omega \notin N甘改,當(dāng)t=\omega時(shí)旅东,x_{t}(\omega)=1,當(dāng)r_n\neq t時(shí)十艾,x_{r_{n}}(\omega)=0,

要使\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} r_{n}=t\text{且}\displaystyle\lim_{n \rightarrow \infty} x_{r_{n}}(\omega)=x_{t}(\omega)=0抵代,只有

\exists k_0\ge 1,\text{ s.t. }\{r_n\}_{n=k_0}^{\infty}=\{t\},因此t\in R.

所以\Omega-N\subseteq R,P(R)\ge P(\Omega)-P(N)=1忘嫉,即P(R)=1.

這與假設(shè)R是可列的矛盾荤牍。綜上,x_t不可分庆冕。

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