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随机分析中的复杂性和不可逆性。 (英语) Zbl 1008.60082号

作者讨论了随机现象的复杂性,这些现象可以表示为白噪声的泛函(\dot B(t)=\frac{dB(t)}{dt})。这个白噪声是作为布朗运动(B(t))的时间导数实现的,集合(点B(t))是一个理想化的元素变量系统。作者首先介绍了时间演化中的多重性概念,它描述了这些现象有多复杂。事实上,许多重要的随机复杂系统都以因果方式由(B(t))的线性或非线性函数表示,具有多重性,其中始终考虑时间的推移。
例如,假设\(X(t)\)是平均值\(E(X(t))=0的高斯过程。假设\(X(t))是可分离的,并且在时域中具有单位重数。然后存在一个白噪声\(\dot B(t)\),这样\(X(t)=\int^{t} F类(t,u)\dot B(t)du\)其中\(F(t,u)\)是一个非随机核函数。此外,(X(u),u(leq)t)对每个(t)都具有与(dot B(t),u)相同的信息。为了建立上述形式的随机过程复杂系统的因果演算,作者推广了多重性的概念,即单参数幺正群(u(t)中的t),作用于白噪声泛函空间,表示时间传播,并验证了关系式\(U(t)\dot B(t)=\dot B(t+s)\)。系统\(\{H(f_{n});其中,(H(f)=)span(U(t)f,t在R中)是一个正交系统,所讨论的复系统是这些循环子空间的直和。这些循环子空间的数量是一般意义上的多重性,而多重性是表示复杂程度的度量之一。最后,作者引入了随机演化现象的可逆性和不可逆性的概念,并给出了形式为(X(t)=int_{0}的桥接高斯过程的技术条件^{t} R(右)(t,u)\dot B(t)du),其中(R(t,u)=\sum_{k=1}^{k=N}a{k}\frac{(1-t)^{k}}{(1-u)^{k}}是一个黎曼函数,是一个可逆过程。

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60小时40 白噪声理论
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参考文献:

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