Mesure de Wiener
Bonsoir à tous,
J'ai un cours sur l'intégrale de Wiener, et je comprends bien jusqu'à... la définition de l'intégrale de Wiener héhé.
Je mets la page qui me pose problème en pièce-jointe, et je donne les notations ici :
$\mathcal{W} = \mathcal{C}([0,1])$ et $\mathcal{H}=H^1$ l'espace de Sobolev, le diagramme joint résume les inclusions. $B$ est le brownien, qui prend ses valeurs dans $\mathcal{W}$.
J'aimerais bien comprendre, en général, quel est le rapport entre la définition donnée et la notion d'intégrale stochastique.
Et plus précisément, j'aimerais comprendre le début de la démonstration : pourquoi l'objet considéré est une variable gaussienne de telle variance...
Merci d'avance... si quelqu'un s'y connait :-S
J'ai un cours sur l'intégrale de Wiener, et je comprends bien jusqu'à... la définition de l'intégrale de Wiener héhé.
Je mets la page qui me pose problème en pièce-jointe, et je donne les notations ici :
$\mathcal{W} = \mathcal{C}([0,1])$ et $\mathcal{H}=H^1$ l'espace de Sobolev, le diagramme joint résume les inclusions. $B$ est le brownien, qui prend ses valeurs dans $\mathcal{W}$.
J'aimerais bien comprendre, en général, quel est le rapport entre la définition donnée et la notion d'intégrale stochastique.
Et plus précisément, j'aimerais comprendre le début de la démonstration : pourquoi l'objet considéré est une variable gaussienne de telle variance...
Merci d'avance... si quelqu'un s'y connait :-S
Réponses
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Bonjour.
Pour toute application $S$ symétrique semi-définie positive, le théorème de consistance de Kolmogorov nous assure l'existence d'un espace probabilisé sur lequel vit un processus gaussien centré de covariance donnée par l'application $S$.
On définie donc $S : L^2(\mathbb{R}) \times L^2(\mathbb{R}) \to \mathbb{R}$ par $ S(f,g) := \langle f , g \rangle_{L^2}$. On a donc l'existence d'un processus gaussien centré $(A_f)_{f \in L^2}$ tel que $cov(A_f, A_g) = \langle f , g \rangle_{L^2}$ sur un espace probabilisé $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$.
On définit ensuite $\mathbb{W}(f) := A_f$ pour toute fonction $f \in L^2$. Par abus de notation, pour tout borélien $A$ de mesure finie, on écrit $\mathbb{W}(A)$ plutôt que $\mathbb{W}(1_A)$.
On a la propriété d'isométrie fondamentale $||f||_{L^2(\mathbb{R})}^2 = Var(\mathbb{W}(f)) = ||\mathbb{W}(f)||_{L^2\mathbb(\Omega)}^2 $ ce qui montre que $\mathbb{W}(f)$ suit une $\mathcal{N}(0,||f||_{L^2}^2)$.
On définit ensuite l'intégrale de Wiener pour les fonctions escaliers par : $\displaystyle{\int_{\mathbb{R}}} \sum\limits_{i=1}^n \alpha_i 1_{A_i}(s) d\mathbb{W}(s) := \sum_{i=1}^n \alpha_i \mathbb{W}(A_i) $. Tu peux vérifier que l'on a toujours une isométrie $\left|\left| \displaystyle{\int_{\mathbb{R}}} f(s) d\mathbb{W}(s) \right|\right|_{L^2(\Omega)} = ||f||_{L^2(\mathbb{R})}$ pour toute fonction $f$ en escaliers.
Maintenant pour définir l'intégrale sur tout $L^2$, on considère une fonction $f \in L^2$ qui est limite d'une suite de fonctions en escaliers $(f_n)_n$. Cette dernière converge et donc est de Cauchy ; par la propriété d'isométrie $(\int f_n d\mathbb{W})_n$ reste de Cauchy dans notre $L^2(\Omega)$ qui est complet donc notre notre suite de Cauchy converge vers une limite qu'on note $\displaystyle{\int_{\mathbb{R}}}f(s) d\mathbb{W}(s)$. Il faudrait montrer que la limite ne dépend pas de la suite Cauchy choisie mais ce n'est pas très difficile et pas très intéressant.
L'intégrale de Wiener d'une fonction $f$ est donc limite pour la convergence $L^2$ d'une suite de variables aléatoires normales. La convergence $L^2 $ entraîne la convergence en loi et une limite en loi de normales reste normale donc l'intégrale de Wiener d'une fonction $f$ suit une normale. De plus, la propriété d'isométrie est conservée par passage à la limite et donc $\displaystyle{\int_{\mathbb{R}}}f(s) d\mathbb{W}(s) \sim \mathcal{N}(0,||f||_{L^2}^2)$.
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Bonjour!
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