Научная статья на тему 'О некоторых решениях уравнения Колмогорова-Чепмена для марковских процессов с дискретным множеством состояний и непрерывным временем'

О некоторых решениях уравнения Колмогорова-Чепмена для марковских процессов с дискретным множеством состояний и непрерывным временем Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
259
37
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МАРКОВСКИЙ ПРОЦЕСС С ДИСКРЕТНЫМ МНОЖЕСТВОМ СОСТОЯНИЙ И НЕПРЕРЫВНЫМ ВРЕМЕНЕМ / ВЕРОЯТНОСТЬ ПЕРЕХОДА / РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЯ КОЛМОГОРОВА-ЧЕПМЕНА / ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ УРАВНЕНИЕ / ОБОБЩЕННАЯ БИЛИНЕЙНАЯ СУММА / DISCRETE-STATE MARKOV PROCESS WITH CONTINUOUS TIME / TRANSITION PROBABILITY FUNCTION / SOLUTION OF CHAPMAN-KOLMOGOROV EQUATION / FUNCTIONAL EQUATION / GENERALIZED BILINEAR SUM

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Мирошин Р. Н.

Указанное в заглавии уравнение основное в теории марковских случайных процессов. В случае процессов с дискретным множеством состояний его решение есть вероятность перехода. Обычно это уравнение решается путем сведения к линейным уравнениям. В 1932 г. С. Н. Бернштейн поставил проблему прямого нахождения решения. В 1961 О. В. Сарманов нашел такие решения для стационарного марковского процесса с непрерывным пространством состояний в виде билинейных рядов. В 2007 г. автор получил несколько решений в виде обобщенных билинейных рядов без ограничений Сарманова. В настоящей статье наши результаты распространены на процессы с дискретным множеством состояний. Два решения уравнения Колмогорова-Чепмена получены посредством сведения к некоторому функциональному уравнению. Решения представляются в виде билинейной суммы и её обобщения, причем каждый член суммы пропорционален произведению двух ортогональных функций. Результаты проиллюстрированы на примерах процессов с двумя состояниями, на которых утверждения статьи легко проверяются. Ещё один пример демонстрирует, что есть решение уравнения Колмогорова-Чепмена, не имеющее вероятностного смысла.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The nonlinear equation mentioned in title is the basic one of the theory of random Markov processes. In case of discrete-state processes solution thereof is the transition probability function. Usually this equation is solved by means of deriving to linear equations. In 1932 S. N. Bernstain tasked the problem from finding the solution directly. In 1961 O. V. Sarmanov found such solutions for stationary continuous-state Markov process in terms of bilinear series. In 2007 author obtained some solutions in terms of generalized bilinear series free from Sarmanov's restrictions. In this paper our results are extended to discrete-state processes. Two solutions of Chapman-Kolmogorov equation are obtained by means of deriving to some functional equation. Solutions are presented with a bilinear sum and generalized one, everyone sums term being directly proportional to the product of two orthogonal functions. Results are illustrated with examples of two-state processes, statements of the paper being easily verified. One more example indicated some solution of Chapman-Kolmogorov equation not to being probability significance.

Текст научной работы на тему «О некоторых решениях уравнения Колмогорова-Чепмена для марковских процессов с дискретным множеством состояний и непрерывным временем»

О НЕКОТОРЫХ РЕШЕНИЯХ УРАВНЕНИЯ

КОЛМОГОРОВА—ЧЕПМЕНА ДЛЯ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ С ДИСКРЕТНЫМ МНОЖЕСТВОМ СОСТОЯНИЙ И НЕПРЕРЫВНЫМ ВРЕМЕНЕМ

Р. Н. Мирошин

С.-Петербургский государственный университет,

д-р физ.-мат. наук, профессор, miroshin-roman1938@yandex.ru

Указанное в заголовке уравнение — нелинейное интегральное уравнение в случае марковских процессов с непрерывным множеством состояний и билинейное уравнение, в котором вместо интеграла стоит суммирование в случае, когда множество состояний дискретно. Из него нужно определить вероятность перехода траектории процесса из какого-либо состояния в начальный момент времени в другое состояние в любой последующий момент времени. Все решения известны при дискретном времени [1, с. 245], [2], а для процессов с непрерывным временем это уравнение заменяется линейным уравнением, если известны некоторые функционалы от вероятности перехода [1, с. 315-318], [2]. Желательность непосредственного решения уравнения Колмогорова—Чепмена отметил в 1932 г. С. Н. Бернштейн [3], но только в 1961 г. О.В.Сарманов [4] частично реализовал это пожелание билинейными рядами для стационарных марковских процессов с непрерывным временем и непрерывным множеством состояний при некоторых, довольно ограничительных предположениях. Недавно [5-6] нам удалось снять подобные ограничения, построив ряд частных решений для такого рода марковских процессов, в том числе и нестационарных, с помощью функционального уравнения. Решения построены как в виде рядов, обобщающих билинейные [6], так и в виде специального типа однократных интегралов [5]. В настоящем сообщении мы используем функциональное уравнение и для отыскания решений в случае дискретного множества состояний и непрерывного времени. В качестве примеров приведены несколько решений, когда состояний всего два, так что результаты легко проверяются непосредственной подстановкой в исходное уравнение.

Рассмотрим одномерный вещественный марковский процесс с непрерывным временем Ь > 0 и дискретным множеством состояний {^1^=0, где N может быть и бесконечностью. Он полностью характеризуется начальным распределением (при Ь = в) и вероятностью перехода траектории процесса из состояния а при Ь = в в состояние в момент времени Ь > в. Как сказано в [1, с. 314], «принято отождествлять» состояния а^ с натуральными числами 0,1,..., N. Поэтому указанную вероятность перехода, упрощая обозначения, будем писать в виде ^ ]), а уравнение Колмогорова—Чепмена

для неё — в виде

N

Пв^г(г ^ 3) = ^2 (® ^ к) пт^¿(к ^ j). (1)

к=0

Предположим, что

пт^¿(* ^ j) = 0, = 0, 1, 2, . .., N в < т < Ь,

© Р. Н. Мирошин, 2010

т.е. любое состояние в момент времени t достижимо из любого состояния в момент

времени т. Этим мы исключаем тривиальное решение (нуль) уравнения (1). Остальные

решения ищем в виде

L

^ л = Y1 (2)

fc=0

где /st(k) < M — целочисленная вещественная возрастающая функция от k, а известные вещественные функции Mfc(i) и Vfc(i) ортонормированы:

N

um(i)vn(i) = £mn, m,n = 0,1, 2,..., M, M > L (3)

i=0

(^mn —символ Кронекера: £mn = 0 при m = n, = 1).

Примерами таких Mfc(i) и v,t (i) являются ортогональные многочлены дискретного переменного [7, с. 220]: Чебышёва (M = N конечно), Кравчука (M = N тоже конечно), Шарлье, Гана и Мейснера (в трех последних N = то),—которые легко нормируются, т. е. функции, удовлетворяющие условию (3), существуют.

Нам требуется найти в (2) функции ast(k) и /st(k). С этой целью подставим представление (2) в уравнение (1) и переставим суммирования в правой части полученного равенства. Эта перестановка не требует обоснований в случае конечных L, M и N, а при бесконечных потребуем абсолютной сходимости соответствующих рядов. Если /sr(/rt(k)) < M при s < т < t, то вследствие (3) уравнение (1) преобразуется к виду

NN

^МпКС?К4(„)« = «st (/Ti(n)Ki(n)un(j>fST (fTt(n))(i). (4)

n=0 n=0

Сравнивая коэффициенты в левой и правой частях в (4) при un(j), находим, что

asi(n)vfst(„)(i) = «ST (/Ti(n))aTi(n)v/ST (fTt(n))(i). (5)

Это функциональное уравнение решим так же, как в [6]. Предположим, что

/st (/Tt(n)) = /st(n). (6)

Тогда уравнение (5) упрощается:

«St(n) = «ST (/Ti(n))«Ti(n)7 (7)

причем из (6)—(7) следует в силу монотонности /Tt

att(n) = 1, /tt(n) = n.

Уравнение (5) распалось на два — (6) и (7), первое из которых содержит только одну неизвестную функцию /st(n). Предположим, что она пропорциональна n:

/st(n)) = Ast • n < M, (8)

где Ast > 0 —целочисленная функция. Подставив (8) в (6) находим, что Ast определя-

ется уравнением

Asi AST ^^-Ti, s < т < t,

решение которого давно известно (см., например, [8]):

Ast = Y(t)/Y(s), s < t. (9)

Здесь Y(t) —не обращаюшаяся в нуль функция, для которой Ast —целочисленна (к примеру, Y(t) = k[t], где [t] —целая часть t, k — натуральное число). В частности, при L = M из (8) следует Ast = 1, т. е. Y(t) = 1.

Теперь ищем решение уравнения (7), полагая

«st(n) = exp{-g(n)Bst},

причем Bst > 0, g(n) > 0) —однородная функция степени v:

g(«n)= «v g(n). (10)

В этом случае получаем из (7), что Bst удовлетворяет функциональному уравнению

(ATt)VBst + ^Tt — Bst =0, S < T < t,

решенному в [5]:

Bst = a(t)YM(t) — a(s)YM-v (s)yv (t), где a(t) > 0 — произвольная непрерывная вещественная функция, ц — вещественное

число, Y(t) та же, что ив (9). Вследствие неотрицательности Bst функция

h(t) = a(t)YM-v (t)

не убывает.

Таким образом,

некоторые частные решения уравнения Колмогорова-Чепмена (1) имеют вид

L

ns——t (i ^ j) = ^exp{ — g(n)Bst}M„(j>Astn(*), S < t, (11)

n=0

где целочисленная функция Ast определена равенством (9), g(n) удовлетворяет (10),

Bst = YV(t)[h(t) — h(s)], s < t,

а функция h(t) не убывает.

Как следствие, в силу Ast = 1 при L = M получаем из (11) билинейную сумму. Более общее решение уравнения (1) в виде билинейной суммы мы найдем, положив

L

ns—t(i ^ j) = ^2 ast(n)uf(n)(j)vf(n)(i), s < t, (12)

n=0

где /(n) > 0 — целочисленная возрастающая функция. Естественно, должны выполняться неравенства /(n) < M и L < M. Используя (12) в (1), получаем, что (1) удовлетворяется, если

«st(n) = asT(n) • «Tt(n), s < т < t.

Это функциональное уравнение совпадает с (9), так что его нетривиальным решением является дробь

«st(n) = ^n(t)/^n(s), s < t, где ^n(t) —любая непрерывная по t функция, не обращающаяся в нуль.

Таким образом,

среди решений уравнения Колмогорова-Чепмена (1) находятся билинейные суммы

(13)

в которых Ь < М, / (п) — целочисленная возрастающая функция, / (п) < М, —п(£) — непрерывные по £ функции, не обращающиеся в нуль.

то пя^(* ^ _?’) можно отождествить с вероятностью перехода некоторого марковского процесса.

Приведем примеры, ограничившись для простоты процессами с двумя состояниями, 0 и 1, т. е. N = 1. Уравнение (1) имеет вид

П8^(* ^ Л = П8^т(г ^ 0)пт^(0 ^ ^') + п8^т(г ^ 1)пт^(1 ^ Д г,.? = 0,1. (15)

Одним из его решений, как следует из (11) и (13), при Ь = М = 1 является функция

в которой м^(^), (г), г,_?’, к = 0,1, связаны соотношениями ортонормированности (3):

а -&(£), к = 0,1, —непрерывные по £ невозрастающие функции, не обращающиеся в нуль, например, —^(£) = ехр(—к£), £ > 0. Далее, мы полагаем —о(£) = 1, 0 < —1(£) < -1(5) при 0 < в < £.

Пример 1. Удобно обозначить

ио(0) = а, ио(1) = 6, «о(0) = с, «о(1) = й,

«1(0) = е, «1(1) = й, «1(0) = /, «1(1) = $.

Подберем эти числа так, чтобы выполнялись соотношения ортогональности (17):

Если в (11) и (13)

N

(14)

¿=о

(16)

ип(0)«т(0) + ип(1)«т(1) — ^5

т, п = 0,1,

(17)

ас + =1, ес + йй = 0, е/ + =1, а/ + 6$ = 0,

и, кроме того, решение (16) было бы неотрицательным:

(18)

^ ^ -1(5) ^ -1(5)

а также чтобы (см. (14))

а«о(*) + '^1|~ | ег>1(г) > 0, Ьг>о(*) + | Ь,у\(г) >0, ¿ = 0,1,

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

(19)

В этом случае (16) будет представлять собой вероятность перехода некоторого марковского процесса.

Полагая e = —h, из (20) имеем c = d, (а + b)c = 1, а полагая в (18) f = —g, получаем а = b, 2ef =1 и 2ас = 1. Неравенства (19) выполняются при 2ас > —(t)/—(s), s < t, а поскольку 2ас =1 и —(t) невозрастающая функция, это последнее неравенство справедливо.

Возвращаясь к исходным обозначениям, можем утверждать, что (16) есть вероятность перехода некоторого марковского процесса, если 2uo(0)vo(0) = 1, 2ui(0)vi(0) = 1,

uo(0) = uo(1), vo(0) = vo(1), ui(0) = -ui(1), vi(0) = -vi(1).

Пример 2. Положим в (16)—(17)

uo(j) = v0(j) = cos y, UÁÍ) = vi(j) = cos ^ , j = 0,1,

т.е. uo(0) = 1, uo(1) = 0, ui(0) = 0 , ui(1) = —1 .

Соотношения ортогональности выполняются очевидным образом. Выполняются и условия неотрицательности функции (16). Поскольку

ТГз—>t(0 —> 0) + 7Г s—>£ (0 —> 1) = 1, 7TS—>£ (1 —> 0) + 7TS—>£ (1 —> 1) = ——<1, s<t,

— i(s)

процесс с вероятностью перехода

jn in —i(t) (j + 1)n (i + 1)n

> 1} = cos -------- cos--------/—~ COS ----------- COS -

V JJ 2 2 V’i(s) 2 2

можно отождествить с марковским.

Пример 3. Среди решений (16) уравнения Колмогорова—Чепмена (15) есть и такие, которые не удовлетворяют условиям (14), т.е. функцию (16) нельзя будет отождествить с вероятностью перехода марковского процесса.

Так, если взять в (16)

< Л < Л • (j + k)n '7 П 1

Uk{j)=Vk{j)= Sin-------------------, J,k = 0,1,

т.е. uo(0) = ui(1) = 0, uo(1) = ui(0) = 1, то соотношения ортогональности (17) выполняются. Неотрицательность (16) также очевидна, но

TIs—>t(l 0) + "JTs—(1 —> 1) = 1 + , / Ч > 1,

— i(s)

т. е. решение уравнения (15) вида

. jn . in —i(t) . (j + 1)n . (i + 1)n

7TS___¿ —> j) = sin — sin------------------1----— sin ------------------sin ■

V JJ 2 2 -i(s) °

лишено вероятностного смысла.

1. Вероятность и математическая статистика. Энциклопедический словарь. М., 2003. 912 с.

2. Спицер Ф. Принципы случайного блуждания / Пер. с англ. М.: Мир, 1969. 472 с.

3. Бернштейн С. Н. О зависимостях между случайными величинами // Собр. соч. Т. 4. М.: Наука, 1964. С. 235-254.

4. Сарманов О. В. Исследование стационарных марковских процессов методом разложения по собственным функциям // Труды Матем. ин-та АН СССР. Т. 60. М.: Наука, 1961. С. 238259.

5. Мирошин Р. Н. О некоторых решениях интегрального уравнения Колмогорова—Чепмена // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 1. 2007. Вып. 4. С. 22-29.

6. Мирошин Р. Н. О решении интегрального уравнения Колмогорова—Чепмена в виде ряда // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 1. 2009. Вып. 2. С. 74-78.

7. Бейтмен Г., Эрдейи А. Высшие трансцендентные функции / Пер. с англ. Т. 2. М.: Наука, 1966. 295 с.

8. Мирошин Р. Н. Случайные процессы и поля. СПб., 2003. 284 с.

Статья поступила в редакцию 14 января 2010 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.