Matematiğin bir alt dalı olan stokastik analizde veya stokastik süreçlerde, bir stokastik sürecin verilen bir zamandaki değeri hakkındaki bilgi yine aynı anda mevcutsa bu sürece uyarlanmış süreç, ya da öngörmeyen süreç denilir. Kaba bir yorumla,[1] bir stokastik sürecinin uyarlanmış olması için, olasılık uzayındaki her gerçekleşme ve her için 'nin zamanında tamamen bilinmesi gerekli ve yeterlidir. Uyarlanmış süreç kavramı, Itō integralinin iyi tanımlı olması açısından çok önemlidir.
Tanım
bir olasılık uzayı, doğrusal sıralı bir indis kümesi (genelde, kümesi , , veya olarak alınır) ve bir sigma cebirinin filtrelemesi olsun.
Ayrıca, ölçülebilir bir uzay ve ise bir stokastik süreç olsun. Her için, rassal değişkeni -ölçülebilir fonksiyon oluyorsa, o zaman stokastik süreci için filtrelemesine uyarlanmış denir.[2]
Örnekler
X : [0, T] × Ω → R stokastik sürecini ele alalım. Gerçel sayılar doğrusu R yi ise açık kümeler tarafından üretilen Borel sigma cebiri ile donatalım.
- B, Rdeki Borel altkümeleri ve 0 ≤ s ≤ t zaman endisi olmak üzere, Xs−1(B) kümeleri tarafından üretilmiş σ-cebiri FtX olsun. FtXnin doğal filtrelemesi ise F•X ile gösterilsin. O zaman, X hemen F•X filtrelemesine uyarlanmış olur. Sezgisel olarak, F•X doğal filtrelemesi, X 'in t zamanına kadarki davranışı hakkındaki bütün bilgileri taşımaktadır.
- X : [0, 2] × Ω → R olsun. Ft ise 0 ≤ t < 1, zamanları için {∅, Ω} kümesinden oluşan bariz σ-cebir olsun. 1 ≤ t ≤ 2 zamanları içinse, Ft = FtX alınsın. Bir fonksiyonun bariz σ-cebire göre ölçülebilir olmasının tek yolu sabit olması olduğundan, [0, 1] üzerinde sabit olmayan herhangi bir X süreci F•'ye uyarlanmış olmayacaktır.
Ayrıca bakınız
Kaynakça
- ^ Wiliams, David (1979). "II.25". Diffusions, Markov Processes and Martingales: Foundations. 1. Wiley. ISBN 0-471-99705-6.
- ^ Øksendal, Bernt (2003). Stochastic Differential Equations. Springer. s. 25. ISBN 978-3-540-04758-2.