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隨機測度

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概率論中,隨機測度測度值的隨機元素。 隨機測度可應用於隨機過程理論中,隨機測度形成了許多重要的點過程,例如泊松點過程考克斯過程英語Cox process

定義

隨機測度可以定義為轉移核隨機元素。對於一些標準情況(其中的具體要求如可測空間是博雷爾空間),這兩種定義是等價的。

作為轉移核

對於可測空間 ,稱 是一個 轉移核,是指它是一個二元函數 (值域可能根據考慮的測度的類型而改變,如有符號測度),且滿足以下性質:

  • 若在第二變元處填充任一固定的可測集 ,所得到的映射 上的可測函數
  • 若在第一變元處填充任一固定的元素 ,所得到的映射 上的一個測度

對於 博雷爾空間的情況,局部有限轉移核可視作隨機元素。

隨機測度則定義為一個概率空間 到一個可測空間 的(幾乎必然局部有限轉移核

隨機過程的背景下,馬爾可夫核(也稱隨機核、概率核)的概念與此相關。

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作為隨機元素

在前文中,「在第一變元處填充一固定的元素」的結果是得到了一個測度。實際上填充這個變元過程本身所給出的映射也是一個[註 1] 可測函數,其中 上的局部有限測度所構成的空間。

全體局部有限測度構成的集合 若要構成可測空間,須配備一個σ-代數。

對於任一有界可測集合 ,可定義求值映射(也稱投影映射

可構造出令全體投影映射成為可測函數的最小σ-代數,稱為 生成的(或誘導的)σ-代數。

隨機測度即是一個概率空間 到測度所構成的上述可測空間的隨機元素。[1][2][3]

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基本相關概念

強度測度

對於給定隨機測度 和任一正可測函數 ,滿足

的測度 被稱為 強度測度。強度測度對於每個隨機測度都存在,並且是s-有限測度

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支撐測度

對於給定的隨機測度 和任一正可測函數 ,滿足

的測度 被稱為 支撐測度。所有隨機測度都有支撐測度,並且可以選擇為有限的。

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拉普拉斯變換

給定隨機測度 ,可定義任一正可測函數 拉普拉斯變換如下

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基本性質

積分的可測性

給定隨機測度 ,正的 -可測函數 的積分

是可測的,所以它們是隨機變量

唯一性

隨機測度的分布由以下一族積分的分布唯一確定

其中 上的緊支撐連續函數。對於給定的一個生成 (即 )的半環 ,隨機測度的分布也由所有正簡單 -可測函數 唯一確定。[4]

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分解

一個測度通常可以分解為:

這裡 是彌散測度,而 是一種純原子測度。

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隨機計數測度

具有下列形式的隨機測度稱為點過程隨機計數測度

其中 狄拉克測度 是隨機變量。該隨機測度描述了 個粒子的集合,其位置由(通常是向量值的)隨機變量 給出。計數測度沒有彌散分量

在上述的形式記號中,隨機計數測度是從概率空間到可測空間 的映射。這裡 是全體有界有限整數值測度(稱為計數測度 所構成的空間。

期望測度、拉普拉斯泛函、矩測度和隨機測度的平穩性的定義是基於點過程的定義。隨機測度在蒙特卡羅方法的描述和分析中很有用,例如蒙特卡羅數值求積法粒子濾波器[5]

參見

參考資料

  • Grandell, Jan. Point processes and random measures. Advances in Applied Probability. 1977-09, 9 (3): 502–526. doi:10.2307/1426111.
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