RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды Института математики и механики УрО РАН // Архив

Тр. ИММ УрО РАН, 2018, том 24, номер 2, страницы 185–193 (Mi timm1533)

Исследование уравнений для вероятностных характеристик случайных процессов, заданных стохастическими уравнениями

И. В. Мельникова, Д. И. Сметанников

Институт естественных наук и математики Уральский федеральный университет, г. Екатеринбург

Аннотация: Настоящая работа посвящена сравнению двух подходов к исследованию связи между процессами с заданным набором свойств, определяемых свойствами решений стохастических уравнений со случайностями типа винеровских процессов и уравнениями в частных производных для вероятностных характеристик этих процессов, включая уравнения для плотностей переходных вероятностей. Первый подход основан на применении формулы Ито для диффузионных процессов - решений стохастических уравнений, второй - на свойствах непрерывности процесса и существовании пределов, характеризующих локальное поведение решений стохастического уравнения. В ходе сравнения установлено следующее. В первом подходе для доказательства конкретной связи между коэффициентами стохастического уравнения и соответствующего уравнения в частных производных определяющими являются свойства марковости и мартингальности функций от решения стохастического уравнения. В основе второго подхода лежит существование глобальных моментов первого и второго порядков для решений стохастических задач Коши, которые в случае стохастических уравнений со случайностями типа винеровских процессов, определяют их локальное поведение. В качестве приложения показано моделирование стохастической задачи для некоторой конкретной системы через связь с уравнениями для переходных вероятностей процесса, определяемых статистическими данными.

Ключевые слова: винеровский процесс, марковский процесс, мартингал, формула Ито, уравнение Колмогорова, вероятностные характеристики.

УДК: 517.955:519.213:519.217

MSC: 60G15:60H10:60J25

Поступила в редакцию: 29.03.2018

DOI: 10.21538/0134-4889-2018-24-2-185-193



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024