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高斯过程的正则性。 (英语) Zbl 0712.60044号

作者获得了高斯过程连续或有界的充要条件。(中心)高斯过程是一组实值随机变量,由某个指标集t索引,因此每个有限线性组合都是一个实值高斯随机变量。(T乘以T)上的协方差函数(Gamma(u,v)=E(X_uX_v)决定了E(和a_tX_T)^2),从而决定了过程的规律。Kolmogorov提出了获得高斯过程协方差连续性和/或有界性的充要条件的问题。在平稳高斯过程的情况下,即当(Gamma(u,v)=GammaR.M.达德利【功能分析杂志1,290-330(1967;Zbl 0188.205)】和X.费尼克[数学课堂笔记480,1-96(1975;Zbl 0331.60025号)].
假设指标集T是关于伪距离(d=(E(X_u-X_v)^2)^{1/2})的紧致伪度量空间,并用覆盖T的半径为(epsilon)的最小闭d-球数表示\)有一个具有连续采样路径的版本,当且仅当\(int^{infty}_{0}(\log N_{\epsilon})^{1/2}d\epsilon<\infty\)。然而,长期以来人们都知道,如果高斯过程不是平稳的,那么这个条件是不必要的。
X.费尼克[C.R.科学院,巴黎,SéR.A 278,363-365(1974;Zbl 0274.60029号)]表明如果(T,d)上存在概率测度m,则\[(1) t}中的\quad\sup_{t\int^{infty}_{0}(\log 1/m(B(t,\epsilon)))^{1/2}d\epsilon<\infty,\]其中B(t,(ε))表示以t为中心的半径为d的球,则由d确定的高斯过程几乎肯定具有有界的样本路径。这一结果隐含在普雷斯顿根据加西亚、罗德米奇和拉姆齐的重要结果所做的早期工作中。(本文包含了很好的历史讨论,并参考了这些和其他重要论文。)值得注意的是,作者能够证明(1)是必要的。更明确地说,他证明了对于每个有界高斯过程\((X_t)_{t\ in t}\),在(t,d)上存在一个概率测度m,使得\[\sup_{t\in t}\nint^{infty}_{0}(\log 1/m(B(t,\epsilon)))^{1/2}d\epsilon\leq K E\sup_{t\int}X_t,\]对于某些普适常数K,密切相关的结果给出了连续的充要条件。
作者使用的方法和许多有趣的应用程序都有一些重要的意外结果。例如,这里是他的定理15:设((X_t){t}是高斯过程,(Y_t)是由同一集合索引的任何其他中心过程。假设对于\({mathbb{R}}\)中的每个\(\theta\),我们有\[E\exp\θ(Y_u-Y_v)\leq E\expθ(X_u-X_v)=\exp(θ^2d^2(u,v)/2)。\]然后我们有E\(t}中的sup{t\Y_t\leqKE\sup{t\t}X_t),其中K是一个普适常数。这是一篇深刻而重要的论文。对它的理解对于进一步认真研究高斯过程至关重要。

MSC公司:

60G17年 示例路径属性
60G15年 高斯过程
60年12月 一般二阶随机过程
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