अनुकूलित प्रक्रिया: Difference between revisions

Latest revision as of 12:35, 6 September 2023

स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के अध्ययन में, एक अनुकूलित प्रक्रिया (जिसे गैर-प्रत्याशित या गैर-प्रत्याशित प्रक्रिया भी कहा जाता है) वह है जो "भविष्य में नहीं देख सकती" है। एक अनौपचारिक व्याख्या ^[1] यह है कि X को तभी अनुकूलित किया जाता है जब, प्रत्येक अनुभव और प्रत्येक n के लिए, X_n को समय n पर जाना जाता है। उदाहरण के लिए, इटो इंटीग्रल की परिभाषा में एक अनुकूलित प्रक्रिया की अवधारणा आवश्यक है, जो केवल तभी समझ में आती है जब इंटीग्रैंड एक अनुकूलित प्रक्रिया है।

परिभाषा

होने देना

$(\Omega ,{\mathcal {F}},\mathbb {P} )$ एक संभाव्यता समिष्ट बनें;
$I$ कुल ऑर्डर $\leq$ (अधिकांशतः , $I$ , $\mathbb {N}$ , $\mathbb {N} _{0}$ , $[0,T]$ या $[0,+\infty )$ ); के साथ एक इंडेक्स समुच्चय बनें
$\mathbb {F} =\left({\mathcal {F}}_{i}\right)_{i\in I}$ सिग्मा बीजगणित ${\mathcal {F}}$ का निस्पंदन बनें।
$(S,\Sigma )$ एक मापीय समष्टि हो, अवस्था समष्टि;
$X:I\times \Omega \to S$ एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया बनें।

कहा जाता है कि प्रक्रिया $X$ को यादृच्छिक होने पर निस्पंदन $\left({\mathcal {F}}_{i}\right)_{i\in I}$ के लिए अनुकूलित किया जाता है चर $X_{i}:\Omega \to S$ प्रत्येक $i\in I$ के लिए एक $({\mathcal {F}}_{i},\Sigma )$ -मापीय फलन है।^[2]

उदाहरण

एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया X पर विचार करें: [[0, T] × Ω → R, , और वास्तविक रेखा आर को विवर्त समुच्चयों द्वारा उत्पन्न उसके सामान्य बोरेल सिग्मा बीजगणित से सुसज्जित करें।

यदि हम प्राकृतिक निस्पंदन F_•^X लेते हैं, जहां F_t^X के बोरेल उपसमुच्चय B और समय 0 ≤ s ≤ t के लिए पूर्व-छवियों X_s⁻¹(B) द्वारा उत्पन्न σ-बीजगणित है, तो X स्वचालित रूप से F_•^X-अनुकूलित. सहज रूप से, प्राकृतिक निस्पंदन F_•^X में समय t तक X के व्यवहार के बारे में "कुल जानकारी" होती है।
यह एक गैर-अनुकूलित प्रक्रिया X का एक सरल उदाहरण प्रस्तुत करता है : [0, 2] × Ω → R समय 0 ≤ t <1 के लिए F_t को तुच्छ σ-बीजगणित {∅, Ω} के रूप में समुच्चय करें, और समय 1 ≤ t ≤ 2 के लिए F_t = F_t^X समुच्चय करें। चूंकि एकमात्र विधि यह है कि a फलन को तुच्छ σ-बीजगणित के संबंध में मापा जा सकता है, स्थिर होना है, कोई भी प्रक्रिया X जो [0, 1] पर गैर-स्थिर है, F•-अनुकूलित होने में विफल हो जाएगी। ऐसी प्रक्रिया की गैर-निरंतर प्रकृति अधिक परिष्कृत "भविष्य" σ-बीजगणित F_t,, 1 ≤ t ≤ 2 से "जानकारी का उपयोग करती है"।

यह भी देखें

पूर्वानुमेय प्रक्रिया
उत्तरोत्तर मापीय प्रक्रिया

संदर्भ

↑ Wiliams, David (1979). "II.25". Diffusions, Markov Processes and Martingales: Foundations. Vol. 1. Wiley. ISBN 0-471-99705-6.
↑ Øksendal, Bernt (2003). स्टोकेस्टिक विभेदक समीकरण. Springer. p. 25. ISBN 978-3-540-04758-2.

[1] Wiliams, David (1979). "II.25". Diffusions, Markov Processes and Martingales: Foundations. Vol. 1. Wiley. ISBN 0-471-99705-6.

[2] Øksendal, Bernt (2003). स्टोकेस्टिक विभेदक समीकरण. Springer. p. 25. ISBN 978-3-540-04758-2.

[1]

[2]

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-स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के अध्ययन में, एक अनुकूलित प्रक्रिया (जिसे गैर-प्रत्याशित या गैर-प्रत्याशित प्रक्रिया भी कहा जाता है) वह है जो भविष्य में नहीं देख सकती है। एक अनौपचारिक व्याख्या<ref>{{cite book|last=Wiliams|first=David|year=1979|title=Diffusions, Markov Processes and Martingales: Foundations|volume=1|publisher=Wiley|isbn=0-471-99705-6|section=II.25}}</ref> क्या वह X अनुकूलित है यदि और केवल यदि, प्रत्येक प्राप्ति और प्रत्येक n, X के लिए<sub>n</sub>समय n पर ज्ञात होता है। उदाहरण के लिए, इटो इंटीग्रल की परिभाषा में एक अनुकूलित प्रक्रिया की अवधारणा आवश्यक है, जो केवल तभी समझ में आती है जब [[ एकीकृत ]] एक अनुकूलित प्रक्रिया है।
+स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के अध्ययन में, एक '''अनुकूलित प्रक्रिया''' (जिसे गैर-प्रत्याशित या गैर-प्रत्याशित प्रक्रिया भी कहा जाता है) वह है जो "भविष्य में नहीं देख सकती" है। एक अनौपचारिक व्याख्या <ref>{{cite book|last=Wiliams|first=David|year=1979|title=Diffusions, Markov Processes and Martingales: Foundations|volume=1|publisher=Wiley|isbn=0-471-99705-6|section=II.25}}</ref> यह है कि X को तभी अनुकूलित किया जाता है जब, प्रत्येक अनुभव और प्रत्येक n के लिए, ''X<sub>n</sub>'' को समय n पर जाना जाता है। उदाहरण के लिए, इटो इंटीग्रल की परिभाषा में एक अनुकूलित प्रक्रिया की अवधारणा आवश्यक है, जो केवल तभी समझ में आती है जब इंटीग्रैंड एक अनुकूलित प्रक्रिया है।
 ==परिभाषा==
 होने देना
-* <math>(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})</math> एक [[संभाव्यता स्थान]] बनें;
+* <math>(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})</math> एक [[संभाव्यता स्थान|संभाव्यता समिष्ट]] बनें;
-* <math>I</math> कुल ऑर्डर के साथ एक इंडेक्स सेट बनें <math>\leq</math> (अक्सर, <math>I</math> है <math>\mathbb{N}</math>, <math>\mathbb{N}_0</math>, <math>[0, T]</math> या <math>[0, +\infty)</math>);
+* <math>I</math> कुल ऑर्डर <math>\leq</math> (अधिकांशतः , <math>I</math> ,<math>\mathbb{N}</math>, <math>\mathbb{N}_0</math>, <math>[0, T]</math> या <math>[0, +\infty)</math>); के साथ एक इंडेक्स समुच्चय बनें
-* <math>\mathbb F = \left(\mathcal{F}_i\right)_{i \in I}</math> [[सिग्मा बीजगणित]] का एक [[निस्पंदन (संभावना सिद्धांत)]] बनें <math>\mathcal{F}</math>;
+*<math>\mathbb F = \left(\mathcal{F}_i\right)_{i \in I}</math> सिग्मा बीजगणित <math>\mathcal{F}</math> का निस्पंदन बनें।
-* <math>(S,\Sigma)</math> एक [[मापने योग्य स्थान]] हो, राज्य स्थान;
+* <math>(S,\Sigma)</math> एक [[मापने योग्य स्थान|मापीय समष्टि]] हो, अवस्था समष्टि;
 * <math>X: I \times \Omega \to S</math> एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया बनें।
-प्रक्रिया <math>X</math> कहा जाता है कि इसे निस्पंदन के लिए अनुकूलित किया गया है <math>\left(\mathcal{F}_i\right)_{i \in I}</math> यदि यादृच्छिक चर <math>X_i: \Omega \to S</math> एक है <math>(\mathcal{F}_i, \Sigma)</math>-प्रत्येक के लिए [[मापने योग्य कार्य]] <math>i \in I</math>.<ref>{{cite book|last=Øksendal|first=Bernt|year=2003|title=स्टोकेस्टिक विभेदक समीकरण|page=25|isbn=978-3-540-04758-2|publisher=Springer}}</ref>
+कहा जाता है कि प्रक्रिया <math>X</math>को यादृच्छिक होने पर निस्पंदन <math>\left(\mathcal{F}_i\right)_{i \in I}</math> के लिए अनुकूलित किया जाता है चर <math>X_i: \Omega \to S</math> प्रत्येक <math>i \in I</math> के लिए एक <math>(\mathcal{F}_i, \Sigma)</math>-मापीय फलन है।<ref>{{cite book|last=Øksendal|first=Bernt|year=2003|title=स्टोकेस्टिक विभेदक समीकरण|page=25|isbn=978-3-540-04758-2|publisher=Springer}}</ref>
+==उदाहरण                                                                                                                                                          ==
+एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया X पर विचार करें:  [[0, ''T''] × Ω → '''R''', , और वास्तविक रेखा आर को विवर्त समुच्चयों द्वारा उत्पन्न उसके सामान्य बोरेल सिग्मा बीजगणित से सुसज्जित करें।
+*यदि हम प्राकृतिक निस्पंदन ''F''<sub>•</sub><sup>''X''</sup> लेते हैं, जहां ''F<sub>t</sub><sup>X</sup>'' के बोरेल उपसमुच्चय B और समय 0 ≤ s ≤ t के लिए पूर्व-छवियों ''X<sub>s</sub>''<sup>−1</sup>(''B'') द्वारा उत्पन्न σ-बीजगणित है, तो X स्वचालित रूप से ''F''<sub>•</sub><sup>''X''</sup>-अनुकूलित. सहज रूप से, प्राकृतिक निस्पंदन ''F''<sub>•</sub><sup>''X''</sup> में समय t तक X के व्यवहार के बारे में "कुल जानकारी" होती है।
+*यह एक गैर-अनुकूलित प्रक्रिया X का एक सरल उदाहरण प्रस्तुत करता है {{nowrap|: [0, 2] × Ω → '''R'''}} समय 0 ≤ t <1 के लिए ''F<sub>t</sub>'' को तुच्छ σ-बीजगणित {∅, Ω} के रूप में समुच्चय करें, और समय 1 ≤ t ≤ 2 के लिए ''F<sub>t</sub>'' = ''F<sub>t</sub><sup>X</sup>'' समुच्चय करें। चूंकि एकमात्र विधि यह है कि a फलन को तुच्छ σ-बीजगणित के संबंध में मापा जा सकता है, स्थिर होना है, कोई भी प्रक्रिया X जो [0, 1] पर गैर-स्थिर है, F•-अनुकूलित होने में विफल हो जाएगी। ऐसी प्रक्रिया की गैर-निरंतर प्रकृति अधिक परिष्कृत "भविष्य" σ-बीजगणित ''F<sub>t</sub>'',, 1 ≤ t ≤ 2 से "जानकारी का उपयोग करती है"।
-==उदाहरण==
+==यह भी देखें                                                                                 ==
-एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया
+* पूर्वानुमेय प्रक्रिया
+* उत्तरोत्तर मापीय प्रक्रिया
-* यदि हम [[प्राकृतिक निस्पंदन]] एफ लेते हैं<sub>•</sub><sup>एक्स</sup>, जहां एफ<sub>''t''</sub><sup>X</sup> पूर्व-छवियों द्वारा उत्पन्न σ-बीजगणित है {{nowrap|''X''<sub>''s''</sub><sup>−1</sup>(''B'')}} 'आर' के बोरेल उपसमुच्चय बी और समय 0 ≤ एस ≤ टी के लिए, तो एक्स स्वचालित रूप से एफ है<sub>•</sub><sup>एक्स</sup>-अनुकूलित. सहज रूप से, प्राकृतिक निस्पंदन एफ<sub>•</sub><sup>X</sup> में समय-समय पर X के व्यवहार के बारे में कुल जानकारी होती है।
-* यह एक गैर-अनुकूलित प्रक्रिया का एक सरल उदाहरण प्रस्तुत करता है {{nowrap|''X'' : [0, 2] × Ω → '''R'''}}: एफ सेट करें<sub>''t''</sub> 0 ≤ t < 1 और F के समय के लिए तुच्छ σ-बीजगणित {∅, Ω} होना<sub>''t''</sub> = एफ<sub>''t''</sub><sup>X</sup>समय के लिए {{nowrap|1 ≤ ''t'' ≤ 2}}. चूँकि किसी फ़ंक्शन को तुच्छ σ-बीजगणित के संबंध में मापने का एकमात्र तरीका स्थिर होना है, कोई भी प्रक्रिया X जो [0, 1] पर गैर-स्थिर है, F होने में विफल होगी<sub>•</sub>-अनुकूलित. ऐसी प्रक्रिया की गैर-स्थिर प्रकृति अधिक परिष्कृत भविष्य के σ-बीजगणित एफ से जानकारी का उपयोग करती है<sub>''t''</sub>, {{nowrap|1 ≤ ''t'' ≤ 2}}.
-==यह भी देखें==
-* [[पूर्वानुमेय प्रक्रिया]]
-* [[उत्तरोत्तर मापने योग्य प्रक्रिया]]
 ==संदर्भ==
 {{Reflist}}
-[[Category: स्टचास्तिक प्रोसेसेज़]]
-[[Category: Machine Translated Page]]
 [[Category:Created On 24/07/2023]]
+[[Category:Machine Translated Page]]
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