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隨機測度
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在概率論中,隨機測度是測度值的隨機元素。 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,例如泊松點過程和考克斯過程。
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定義
對於可測空間 ,稱 是一個 到 的轉移核,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 是 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 是 上的一個測度。
對於 為博雷爾空間的情況,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。
在隨機過程的背景下,馬爾可夫核(也稱隨機核、概率核)的概念與此相關。
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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] 到 的可測函數,其中 是 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。
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基本相關概念
對於給定隨機測度 和任一正可測函數 ,滿足
的測度 被稱為 的強度測度。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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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 的支撐測度。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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給定隨機測度 ,可定義任一正可測函數 的拉普拉斯變換如下
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基本性質
給定隨機測度 ,正的 -可測函數 的積分
和
是可測的,所以它們是隨機變量。
隨機測度的分布由以下一族積分的分布唯一確定
其中 是 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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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或隨機計數測度:
其中 是狄拉克測度、 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和粒子濾波器。[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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