Tempo local (matemática): diferenças entre revisões
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⚫ | Na teoria [[matemática]] dos [[Processo estocástico|processos estocásticos]], o '''tempo local''' é um processo estocástico associado a processos de difusão como o [[Movimento browniano|movimento browniano]], que caracteriza a quantidade de tempo que uma partícula dispende em determinado nível.<ref>A. N. Borodin; [http://iopscience.iop.org/0036-0279/44/2/R01 Brownian local time]; Russian Mathematical Surveys; Volume 44, Number 2; doi: 10.1070/RM1989v044n02ABEH002050</ref> O tempo local aparece em várias fórmulas de integração estocástica se o integrando não é suficientemente [[Derivada|derivável]], tal como a [[fórmula de Tanaka]].<ref>Mihai Gradinaru, Bernard Roynette, Pierre Vallois and Marc Yor; [http://hal.inria.fr/docs/00/09/13/35/PDF/bm-tloc.pdf The laws of Brownian local time integrals] - '''hal.inria.fr''' {{en}}</ref><ref>Lin, Qian; [http://cdsweb.cern.ch/record/1227759 Local time and Tanaka formula for G-Brownian Motion]; Finance and Insurance-Stochastic Analysis and Practical Methods, Jena, March 06, 2009 - '''cdsweb.cern.ch'''</ref><ref>Robert J. Adler and Marica Lewin; [http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6V1B-45FCH50-P&_user=10&_coverDate=05%2F31%2F1992&_rdoc=1&_fmt=high&_orig=search&_origin=search&_sort=d&_docanchor=&view=c&_searchStrId=1623506808&_rerunOrigin=google&_acct=C000050221&_version=1&_urlVersion=0&_userid=10&md5=62511a9d5ddf620c775c20b99771cd9b&searchtype=a Local time and Tanaka formulae for super Brownian and super stable processes]; Stochastic Processes and their Applications; Volume 41, Issue 1, May 1992, Pages 45-67; doi:10.1016/0304-4149(92)90146-H</ref> Também é estudado em [[mecânica estatística]] no contexto de campos aleatórios. |
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Para um processo de difusão real <math>(B_s)_{s\ge 0}</math>, o tempo local de <math>B</math> até o ponto <math>x</math> é um [[processo estocástico]]. Matematicamente, a definição de tempo local é: |
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que explica porque é chamado de tempo local de <math>B</math> em <math>x</math>. Para um processo de espaço de estado discreto <math>(X_s)_{s\ge 0}</math>, o tempo local pode ser expresso de forma mais simples como:<ref>{{cite book|first=Ioannis|last=Karatzas|first2=Steven|last2=Shreve|year=1991|title=Brownian Motion and Stochastic Calculus|publisher=Springer}}</ref> |
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A [[fórmula de Tanaka]] fornece uma definição de tempo local para um [[Martingale|semimartingale]] contínuo arbitrário <math>(X_s)_{s\ge 0}</math> em <math> \mathbb R </math>:<ref name="Kallenberg">{{cite book|last=Kallenberg|title=Foundations of Modern Probability|location=New York|publisher=Springer|year=1997|pages=428–449|isbn=0387949577}}</ref> |
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: <math> L^x(t) = |X_t - x| - |X_0 - x| - \int_{0}^t \left( 1_{(0,\infty)}(X_s - x) - 1_{(-\infty, 0]}(X_s-x) \right) dX_s, \qquad t \geq 0 </math>. |
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Uma forma mais geral foi provada independentemente por Meyer<ref>{{cite book|first=P. A.|last=Meyer|chapter=Un cours sur les intégrales stochastiques|title=Séminaire de probabilités 1967–1980|series=[[Lecture Notes in Mathematics|Lect. Notes in Math.]]|volume=1771|issue=|pages=174–329|year=2002|origyear=1976|doi=10.1007/978-3-540-45530-1_11}}</ref> e Wang;<ref>{{cite journal|last=Wang|title=Generalized Itô's formula and additive functionals of Brownian motion|journal=Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und verwandte Gebiete|volume=41|issue=|pages=153–159|year=1977|doi=10.1007/bf00538419}}</ref> a fórmula estende o [[Lema de Itō|lema de Itô]] para duas funções diferenciáveis para uma classe mais geral de funções. Se<math> F:\mathbb R \rightarrow \mathbb R</math> é absolutamente contínuo com a derivada <math> F'</math>, que é de variação limitada, então: |
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: <math> F(X_t) = F(X_0) + \int_{0}^t F'_{-}(X_s) dX_s + \frac12 \int_{-\infty}^\infty L^x(t) dF'(x) </math>, |
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onde <math> F'_{-}</math> é a derivada esquerda. |
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Se <math>X</math> é um [[Movimento browniano|movimento browniano]], então para qualquer <math>\alpha\in(0,1/2)</math> o campo de tempos locais <math> L = (L^x(t))_{x \in \mathbb R, t \geq 0}</math> tem uma modificação que é [[Condição de Hölder|Hölder contínua]] em <math> x</math>com expoente <math>\alpha</math>, uniformemente para <math>x</math> e <math>t</math>.<ref name="Kallenberg2">{{cite book|last=Kallenberg|title=Foundations of Modern Probability|location=New York|publisher=Springer|year=1997|pages=370|isbn=0387949577}}</ref> Em geral, <math> L </math> tem uma modificação que é contínua em <math>t</math> e [[càdlàg]] em <math>x</math>. |
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A [[Fórmula de Tanaka]] fornece a forma explícita decomposição de Doob-Meyer para o [[Movimento browniano|movimento browniano]] refletido unidimensional, <math>(|B_s|)_{s \geq 0}</math>. |
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== Teoremas Ray–Knight == |
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o que explica porque é chamado o tempo local de ''b'' em ''x''. |
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O campo de tempos locais <math> L_t = (L^x_t)_{x \in E}</math> associado a um [[processo estocástico]] no espaço <math>E</math> é um tema bem estudado na área de campos aleatórios. Os teoremas do tipo Ray-Knight relacionam o campo <math> L_t </math> com um [[Processo gaussiano|processo Gaussiano]] associado. |
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Em geral, os teoremas Ray-Knight do primeiro tipo consideram o campo <math> L_t </math> em um momento de batimento do processo subjacente, enquanto que os teoremas do segundo tipo são em termos de um tempo de parada no qual o campo de tempos locais primeiro excede um dado valor. |
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=== Primeiro teorema de Ray–Knight === |
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Seja <math> (B_t)_{t\geq0} </math> um movimento browniano unidimensional <math> B_0=a>0 </math>, e <math> (W_t)_{t\geq0} </math> um movimento browniano bidimensional padrão <math> W_0=0\in R^2 </math>. Para definir o tempo de parada em que <math> B </math> primeiro atinge a origem, <math> T = \inf\{t \geq 0 \colon B_t = 0\}</math>, Ray<ref>{{cite journal|first=D.|last=Ray|title=Sojourn times of a diffusion process|journal=[[Illinois Journal of Mathematics]]|volume=7|issue=4|pages=615–630|year=1963|doi=|mr=0156383|zbl=0118.13403}}</ref> e Knight<ref>{{cite journal|first=F. B.|last=Knight|title=Random walks and a sojourn density process of Brownian motion|journal=[[Transactions of the American Mathematical Society]]|volume=109|issue=1|pages=56–86|year=1963|jstor=1993647|doi=10.2307/1993647}}</ref> (independentemente) mostraram que, |
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<math> \bold{(1)} \left\{ L^x(T) \colon x \in [0,a] \right\} \stackrel{\mathcal{D}}{=} \left\{ |W_x|^2 \colon x \in [0,a] \right\} \, </math> |
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onde <math> (L_t)_{t\geq0} </math> é o campo dos tempos locais de <math> (B_t)_{t\geq0} </math>, e a igualdade está na distribuição <math> C[0,a] </math>. O processo <math> |W_x|^2 </math> é conhecido como o processo de Bessel ao quadrado. |
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=== Segundo teorema Ray–Knight === |
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Seja <math> (B_t)_{t\geq0} </math> um movimento browniano unidimensional padrão <math> B_0=0\in R </math>, e seja <math> (L_t)_{t\geq0} </math> um campo associado dos tempos locais. Seja <math> T_a </math> a primeira vez em que o tempo local em zero excede <math> a>0 </math> |
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: <math> T_a = \inf \{ t \geq 0 \colon L^0_t > a \}.</math> |
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Seja <math> (W_t)_{t\geq0} </math> um movimento browniano unidimensional independente <math> W_0=0 </math>, então<ref>{{cite book|last=Marcus|last2=Rosen|title=Markov Processes, Gaussian Processes and Local Times|location=New York|publisher=Cambridge University Press|year=2006|pages=53–56|isbn=0521863007}}</ref> |
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<math> \bold{(2)} \left \{ L^x_{T_a} + W_x^2 \colon x \geq 0 \right \} \stackrel{\mathcal{D}}{=} \left\{ (W_x + \sqrt a )^2 \colon x \geq 0 \right \}. \, </math> |
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Equivalentemente, o processo <math>(L^x_{T_a})_{x \geq 0}</math> (que é um processo na variável espacial <math>x</math>) é igual na distribuição ao quadrado de um processo de Bessel de dimensão 0, e como tal é markoviano. |
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=== Generalização dos teoremas de Ray–Knight === |
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Os resultados do tipo Ray-Knight para processos estocásticos mais gerais têm sido intensamente estudados e as declarações '''(1)''' e '''(2)''' são conhecidos por processos Markov fortemente simétricos. |
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* [[Fórmula de Tanaka]] |
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* [[Movimento browniano]] |
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* [[Ruído marrom|Ruído vermelho]], também conhecido como ''ruído marrom'' ([[Martin Gardner]] propôs este nome para som gerado com intervalos aleatórios. É um trocadilho sobre o movimento browniano e [[Ruído branco (estatística)|ruído branco]].) |
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* [[Equação de difusão]] |
* [[Equação de difusão]] |
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* P.Mortars and Y.Peres, ''Brownian Motion'', 1st edition, 2010, Cambridge University Press, [[:en:Special:BookSources/9780521760188|ISBN 978-0-521-76018-8]]. |
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Revisão das 20h28min de 16 de janeiro de 2017
Na teoria matemática dos processos estocásticos, o tempo local é um processo estocástico associado a processos de difusão como o movimento browniano, que caracteriza a quantidade de tempo que uma partícula dispende em determinado nível.[1] O tempo local aparece em várias fórmulas de integração estocástica se o integrando não é suficientemente derivável, tal como a fórmula de Tanaka.[2][3][4] Também é estudado em mecânica estatística no contexto de campos aleatórios.
Definição formal
Para um processo de difusão real , o tempo local de até o ponto é um processo estocástico. Matematicamente, a definição de tempo local é:
- ,
onde é o processo de difusão e é a função delta de Dirac. É uma noção inventada por Paul Lévy. A idéia básica é que é uma medida (reescalonada) de quanto tempo dispendeu em até o momento . Pode ser escrito como:
- ,
que explica porque é chamado de tempo local de em . Para um processo de espaço de estado discreto , o tempo local pode ser expresso de forma mais simples como:[5]
- .
Fórmula de Tanaka
A fórmula de Tanaka fornece uma definição de tempo local para um semimartingale contínuo arbitrário em :[6]
- .
Uma forma mais geral foi provada independentemente por Meyer[7] e Wang;[8] a fórmula estende o lema de Itô para duas funções diferenciáveis para uma classe mais geral de funções. Se é absolutamente contínuo com a derivada , que é de variação limitada, então:
- ,
onde é a derivada esquerda.
Se é um movimento browniano, então para qualquer o campo de tempos locais tem uma modificação que é Hölder contínua em com expoente , uniformemente para e .[9] Em geral, tem uma modificação que é contínua em e càdlàg em .
A Fórmula de Tanaka fornece a forma explícita decomposição de Doob-Meyer para o movimento browniano refletido unidimensional, .
Teoremas Ray–Knight
O campo de tempos locais associado a um processo estocástico no espaço é um tema bem estudado na área de campos aleatórios. Os teoremas do tipo Ray-Knight relacionam o campo com um processo Gaussiano associado.
Em geral, os teoremas Ray-Knight do primeiro tipo consideram o campo em um momento de batimento do processo subjacente, enquanto que os teoremas do segundo tipo são em termos de um tempo de parada no qual o campo de tempos locais primeiro excede um dado valor.
Primeiro teorema de Ray–Knight
Seja um movimento browniano unidimensional , e um movimento browniano bidimensional padrão . Para definir o tempo de parada em que primeiro atinge a origem, , Ray[10] e Knight[11] (independentemente) mostraram que,
onde é o campo dos tempos locais de , e a igualdade está na distribuição . O processo é conhecido como o processo de Bessel ao quadrado.
Segundo teorema Ray–Knight
Seja um movimento browniano unidimensional padrão , e seja um campo associado dos tempos locais. Seja a primeira vez em que o tempo local em zero excede
Seja um movimento browniano unidimensional independente , então[12]
Equivalentemente, o processo (que é um processo na variável espacial ) é igual na distribuição ao quadrado de um processo de Bessel de dimensão 0, e como tal é markoviano.
Generalização dos teoremas de Ray–Knight
Os resultados do tipo Ray-Knight para processos estocásticos mais gerais têm sido intensamente estudados e as declarações (1) e (2) são conhecidos por processos Markov fortemente simétricos.
Veja também
- Fórmula de Tanaka
- Movimento browniano
- Ruído vermelho, também conhecido como ruído marrom (Martin Gardner propôs este nome para som gerado com intervalos aleatórios. É um trocadilho sobre o movimento browniano e ruído branco.)
- Equação de difusão
Referências
- ↑ A. N. Borodin; Brownian local time; Russian Mathematical Surveys; Volume 44, Number 2; doi: 10.1070/RM1989v044n02ABEH002050
- ↑ Mihai Gradinaru, Bernard Roynette, Pierre Vallois and Marc Yor; The laws of Brownian local time integrals - hal.inria.fr (em inglês)
- ↑ Lin, Qian; Local time and Tanaka formula for G-Brownian Motion; Finance and Insurance-Stochastic Analysis and Practical Methods, Jena, March 06, 2009 - cdsweb.cern.ch
- ↑ Robert J. Adler and Marica Lewin; Local time and Tanaka formulae for super Brownian and super stable processes; Stochastic Processes and their Applications; Volume 41, Issue 1, May 1992, Pages 45-67; doi:10.1016/0304-4149(92)90146-H
- ↑ Karatzas, Ioannis; Shreve, Steven (1991). Brownian Motion and Stochastic Calculus. [S.l.]: Springer
- ↑ Kallenberg (1997). Foundations of Modern Probability. New York: Springer. pp. 428–449. ISBN 0387949577
- ↑ Meyer, P. A. (2002) [1976]. «Un cours sur les intégrales stochastiques». Séminaire de probabilités 1967–1980. Col: Lect. Notes in Math. 1771. [S.l.: s.n.] pp. 174–329. doi:10.1007/978-3-540-45530-1_11
- ↑ Wang (1977). «Generalized Itô's formula and additive functionals of Brownian motion». Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und verwandte Gebiete. 41: 153–159. doi:10.1007/bf00538419
- ↑ Kallenberg (1997). Foundations of Modern Probability. New York: Springer. 370 páginas. ISBN 0387949577
- ↑ Ray, D. (1963). «Sojourn times of a diffusion process». Illinois Journal of Mathematics. 7 (4): 615–630. MR 0156383. Zbl 0118.13403
- ↑ Knight, F. B. (1963). «Random walks and a sojourn density process of Brownian motion». Transactions of the American Mathematical Society. 109 (1): 56–86. JSTOR 1993647. doi:10.2307/1993647
- ↑ Marcus; Rosen (2006). Markov Processes, Gaussian Processes and Local Times. New York: Cambridge University Press. pp. 53–56. ISBN 0521863007
Bibliografia
- K. L. Chung and R. J. Williams, Introduction to Stochastic Integration, 2nd edition, 1990, Birkhäuser, ISBN 978-0-8176-3386-8.
- P.Mortars and Y.Peres, Brownian Motion, 1st edition, 2010, Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-76018-8.