Стандартное вероятностное пространство - Standard probability space

В теория вероятности, а стандартное вероятностное пространство, также называется Вероятностное пространство Лебега – Рохлина. или просто Пространство Лебега (последний термин неоднозначен) является вероятностное пространство удовлетворяющие некоторым предположениям, введенным Владимир Рохлин в 1940 г. Неформально это вероятностное пространство, состоящее из интервала и / или конечного или счетного числа атомы.

Теория стандартных вероятностных пространств была начата фон Нейман в 1932 году и сформирован Владимир Рохлин в 1940 г. Рохлин показал, что единичный интервал наделен Мера Лебега имеет важные преимущества перед общими вероятностными пространствами, но может эффективно заменять многие из них в теории вероятностей. Размер единичного интервала не является препятствием, как уже было ясно. Норберт Винер. Он построил Винеровский процесс (также называется Броуновское движение ) в виде измеримый карта от единичного интервала до пространство непрерывных функций.

Краткая история

Теория стандартных вероятностных пространств была начата фон Нейман в 1932 г.[1] и сформирован Владимир Рохлин в 1940 г.[2] Модернизированные презентации см. (Haezendonck 1973 ), (de la Rue 1993 ), (Ито 1984, Разд. 2.4) и (Рудольф 1990, Глава 2).

В настоящее время стандартные вероятностные пространства могут рассматриваться (и часто рассматриваются) в рамках описательная теория множеств, через стандартные борелевские пространства см. например (Кечрис 1995, Разд. 17). Этот подход основан на теорема об изоморфизме для стандартных борелевских пространств (Кечрис 1995, Теорема (15.6)). Альтернативный подход Рохлина, основанный на теория меры, пренебрегает нулевые наборы, в отличие от дескриптивной теории множеств. Стандартные вероятностные пространства обычно используются в эргодическая теория,[3][4]

Определение

Одно из нескольких хорошо известных эквивалентных определений стандартности приводится ниже после некоторой подготовки. Все вероятностные пространства считаются полный.

Изоморфизм

An изоморфизм между двумя вероятностными пространствами , является обратимый карта такой, что и оба (измеримые и) меры сохранения карт.

Два вероятностных пространства изоморфны, если между ними существует изоморфизм.

Изоморфизм по модулю нуля

Два вероятностных пространства , изоморфны , если есть нулевые наборы , такие, что вероятностные пространства , изоморфны (естественно наделяются сигма-полями и вероятностными мерами).

Стандартное вероятностное пространство

Вероятностное пространство стандарт, если он изоморфен интервалу с мерой Лебега, конечному или счетному множеству атомов или их комбинации (несвязное объединение).

Увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.4 (стр.20)), (Haezendonck 1973, Предложение 6 (с. 249) и замечание 2 (с. 250)) и (de la Rue 1993, Теорема 4-3). Смотрите также (Кечрис 1995, Разд. 17.F) и (Ито 1984, особенно разд. 2.4 и упражнение 3.1 (v)). В (Петерсен 1983, Определение 4.5 на стр. 16) мера предполагается конечной, не обязательно вероятностной. В (Синай 1994, Определение 1 на странице 16) атомы не допускаются.

Примеры нестандартных вероятностных пространств

Наивный белый шум

Пространство всех функций можно рассматривать как продукт континуума копий реальной линии . Можно жертвовать с вероятностной мерой, скажем, стандартное нормальное распределение , и рассматривать пространство функций как произведение континуума идентичных вероятностных пространств . В мера продукта является вероятностной мерой на . Многие неспециалисты склонны считать, что описывает так называемый белый шум.

Однако это не так. Для белого шума его интеграл от 0 до 1 должен быть случайной величиной, распределенной N(0, 1). Напротив, интеграл (от 0 до 1) от не определено. Еще хуже, ƒ не может быть почти наверняка измеримый. Что еще хуже, вероятность ƒ измеримость не определена. И самое ужасное: если Икс случайная величина, распределенная (скажем) равномерно на (0, 1) и не зависящая от ƒ, тогда ƒ(Икс) вовсе не случайная величина! (Ему не хватает измеримости.)

Перфорированный интервал

Позволять быть набором, чьи внутренний Мера Лебега равна 0, но внешний Мера Лебега равна 1 (таким образом, является неизмеримый до крайности). Существует вероятностная мера на такой, что для каждого измеримого по Лебегу . (Вот - мера Лебега.) События и случайные величины на вероятностном пространстве (обрабатывали ) находятся в естественном взаимно однозначном соответствии с событиями и случайными величинами на вероятностном пространстве . Многие неспециалисты склоняются к выводу, что вероятностное пространство так же хорошо, как .

Однако это не так. Случайная величина определяется равномерно распределяется по . Условная мера, заданная , это всего лишь один атом (при ), при условии, что - основное вероятностное пространство. Однако если вместо этого используется, тогда условная мера не существует, когда .

Аналогично строится перфорированный круг. Его события и случайные величины такие же, как на обычном круге. Группа вращений действует на них естественным образом. Однако на перфорированный круг он не действует.

Смотрите также (Рудольф 1990, стр.17).

Лишний измеримый набор

Позволять будет как в предыдущем примере. Наборы формы где и произвольные измеримые по Лебегу множества, являются σ-алгеброй он содержит σ-алгебру Лебега и Формула

дает общий вид вероятностной меры на что расширяет меру Лебега; Вот является параметром. Чтобы быть конкретным, мы выбираем Многие неспециалисты склонны полагать, что такое расширение меры Лебега как минимум безвредно.

Однако это замаскированный перфорированный интервал. Карта

это изоморфизм между и интервал перфорации, соответствующий набору

другой набор внутренней меры Лебега 0, но внешней меры Лебега 1.

Смотрите также (Рудольф 1990, Упражнение 2.11 на стр. 18).

Критерий стандартности

Стандартность данного вероятностного пространства равносильно определенному свойству измеримого отображения от в измеримое пространство Ответ (стандартный или нет) не зависит от выбора и . Этот факт весьма полезен; можно адаптировать выбор и к данному Нет необходимости рассматривать все дела. Может быть удобно исследовать случайную величину случайный вектор случайная последовательность или последовательность событий рассматривается как последовательность двузначных случайных величин,

На (быть инъективный, и порождающий). Ниже предполагается, что такие дано. Вопрос о его существовании будет рассмотрен позже.

Вероятностное пространство предполагается полный (иначе не может быть стандартным).

Одна случайная величина

Измеримая функция вызывает предварительная мера , - вероятностная мера на определяется

для борелевских множеств

то есть распространение случайной величины . Изображение это всегда набор полной внешней меры,

но это внутренняя мера может отличаться (см. перфорированный интервал). Другими словами, не обязательно быть набором полная мера

Измеримая функция называется создание если это завершение относительно σ-алгебры прообразов где пробегает все борелевские множества.

Осторожно. Следующего условия недостаточно для генерировать: для каждого существует борелевское множество такой, что ( означает симметричная разница ).

Теорема. Пусть измеримая функция быть инъективным и порождающим, то следующие два условия эквивалентны:

  • (т.е. внутренняя мера также имеет полную меру, а изображение измерима относительно завершения);
  • стандартное вероятностное пространство.

Смотрите также (Ито 1984, Разд. 3.1).

Случайный вектор

Та же теорема верна для любого (на месте ). Измеримая функция можно рассматривать как конечную последовательность случайных величин и генерирует тогда и только тогда, когда является пополнением σ-алгебры, порожденной

Случайная последовательность

Теорема все еще верна для пространства бесконечных последовательностей. Измеримая функция можно рассматривать как бесконечную последовательность случайных величин и генерирует тогда и только тогда, когда является пополнением σ-алгебры, порожденной

Последовательность событий

В частности, если случайные величины принимают только два значения 0 и 1, мы имеем дело с измеримой функцией и последовательность множеств Функция генерирует тогда и только тогда, когда является пополнением σ-алгебры, порожденной

В новаторской работе (Рохлин 1952 г. ) последовательности которые соответствуют инъективным, порождая называются базы вероятностного пространства (увидеть Рохлин 1952 г., Разд. 2.1). Базис называется полным модулем 0, если в полной мере увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.2). В том же разделе Рохлин доказал, что если вероятностное пространство полно по модулю 0 относительно некоторого базиса, то оно полно по модулю 0 относительно любого другого базиса, и определяет Пространства Лебега этим свойством полноты. Смотрите также (Haezendonck 1973, Предложение 4 и Def. 7) и (Рудольф 1990, Разд. 2.3, особенно теорема 2.2).

Дополнительные примечания

Четыре случая, рассмотренные выше, эквивалентны друг другу и могут быть объединены, поскольку измеримые пространства и взаимно изоморфны; они все стандартные измеримые пространства (другими словами, стандартные борелевские пространства).

Существование инъективной измеримой функции из в стандартное измеримое пространство не зависит от выбора Принимая мы получаем собственность, известную как счетно разделенные (но позвонил отделяемый в Ито 1984 ).

Существование производящей измеримой функции из в стандартное измеримое пространство также не зависит от выбора Принимая мы получаем собственность, известную как счетно генерируемый (mod 0), см. (Дарретт 1996, Exer. I.5).

Пространство вероятностейСчетно отделеныСчетно генерируемыйСтандарт
Интервал с мерой Лебегададада
Наивный белый шумНетНетНет
Перфорированный интервалдадаНет

Каждая инъективная измеримая функция из стандарт вероятностное пространство в стандарт измеримое пространство порождает. Увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.5), (Haezendonck 1973, Следствие 2 на стр. 253), (de la Rue 1993, Теоремы 3-4 и 3-5). Это свойство не выполняется для нестандартного вероятностного пространства, о котором говорилось в подразделе «Избыточное измеримое множество» выше.

Осторожно. Свойство быть счетно порожденным инвариантно относительно изоморфизмов по модулю 0, но свойство счетного разделения - нет. Фактически, стандартное вероятностное пространство разделено счетно тогда и только тогда, когда мощность из не превышает континуум (увидеть Ито 1984, Exer. 3.1 (v)). Стандартное вероятностное пространство может содержать нулевой набор любой мощности, поэтому его не нужно разделять счетным числом. Однако он всегда содержит счетно разделенное подмножество полной меры.

Эквивалентные определения

Позволять полное вероятностное пространство такое, что мощность не превосходит континуума (общий случай сводится к этому частному случаю, см. предупреждение выше).

Абсолютная измеримость

Определение.   является стандартным, если он разделен счетно, генерируется счетно и абсолютно измерим.

Увидеть (Рохлин 1952 г., конец разд. 2.3) и (Haezendonck 1973, Замечание 2 на стр. 248). «Абсолютно измеримый» означает: измеримый в каждом счетно разделенном, счетно генерируемом вероятностном пространстве, содержащем его.

Через совершенство

Определение.   является стандартным, если он исчисляемо отделен и совершенен.

Увидеть (Ито 1984, Разд. 3.1). «Идеально» означает, что для каждой измеримой функции из к мера изображения регулярный. (Здесь мера изображения определена на всех множествах, прообразы которых принадлежат , независимо от борелевской структуры ).

Через топологию

Определение.   является стандартным, если существует топология на такой, что

  • топологическое пространство является метризуемый;
  • является пополнением σ-алгебры, порожденной (то есть по всем открытым множествам);
  • для каждого существует компакт в такой, что

Увидеть (de la Rue 1993, Разд. 1).

Проверка на стандартность

Каждое распределение вероятностей в пространстве превращает его в стандартное вероятностное пространство. (Здесь вероятностное распределение означает вероятностную меру, первоначально определенную на Борелевская сигма-алгебра и завершено.)

То же самое касается каждого Польское пространство, увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.7 (стр.24)), (Haezendonck 1973, Пример 1 (стр. 248)), (de la Rue 1993, Теорема 2-3) и (Ито 1984, Теорема 2.4.1).

Например, мера Винера превращает польское пространство (всех непрерывных функций наделен топология из локальная равномерная сходимость ) в стандартное вероятностное пространство.

Другой пример: для каждой последовательности случайных величин их совместное распределение превращает польское пространство (последовательностей; наделен топология продукта ) в стандартное вероятностное пространство.

(Таким образом, идея измерение, очень естественно для топологические пространства, совершенно не подходит для стандартных вероятностных пространств.)

В товар двух стандартных вероятностных пространств является стандартным вероятностным пространством.

То же верно и для произведения счетного числа пространств, см. (Рохлин 1952 г., Разд. 3.4), (Haezendonck 1973, Предложение 12) и (Ито 1984, Теорема 2.4.3).

Измеримое подмножество стандартного вероятностного пространства - это стандартное вероятностное пространство. Предполагается, что набор не является нулевым и снабжен условной мерой. Увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.3 (стр.14)) и (Haezendonck 1973, Предложение 5).

Каждые вероятностная мера на стандартное борелевское пространство превращает его в стандартное вероятностное пространство.

Используя стандартность

Обычные условные вероятности

В дискретной установке условная вероятность является еще одной мерой вероятности, а условное ожидание может рассматриваться как (обычное) ожидание относительно условной меры, см. условное ожидание. В недискретной установке кондиционирование часто обрабатывается косвенно, так как условие может иметь вероятность 0, см. условное ожидание. В результате ряд известных фактов имеет особые «условные» аналоги. Например: линейность ожидания; Неравенство Дженсена (см. условное ожидание ); Неравенство Гёльдера; то теорема о монотонной сходимости, так далее.

Учитывая случайную величину на вероятностном пространстве , естественно попробовать построить условную меру , это условное распределение из данный . В общем случае это невозможно (см. Дарретт 1996, Разд. 4.1 (в)). Однако для стандарт вероятностное пространство это возможно и хорошо известно как каноническая система мер (увидеть Рохлин 1952 г., Разд. 3.1), который в основном совпадает с условно-вероятностные меры (увидеть Ито 1984, Разд. 3.5), распад меры (увидеть Кечрис 1995, Упражнение (17.35)), и регулярные условные вероятности (увидеть Дарретт 1996, Разд. 4.1 (в)).

Условное неравенство Дженсена - это просто (обычное) неравенство Дженсена, примененное к условной мере. То же самое и со многими другими фактами.

Измерение сохраняющих преобразований

Учитывая два вероятностных пространства , и карта сохранения меры , Изображение не обязательно охватывать все , он может пропустить нулевой набор. Может показаться, что должно быть равно 1, но это не так. Внешняя мера равно 1, но внутренний размер может отличаться. Однако если вероятностные пространства , находятся стандарт тогда , увидеть (de la Rue 1993, Теорема 3-2). Если также взаимно однозначно, то каждый удовлетворяет , . Следовательно, измеримо (и сохраняет меру). Увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.5 (стр.20)) и (de la Rue 1993, Теорема 3-5). Смотрите также (Haezendonck 1973, Предложение 9 (и замечание после него)).

«Существует последовательный способ игнорировать наборы меры 0 в пространстве мер» (Петерсен 1983, стр.15). Стремясь избавиться от нулевых множеств, математики часто используют классы эквивалентности измеримых множеств или функций. Классы эквивалентности измеримых подмножеств вероятностного пространства образуют нормированный полная булева алгебра называется алгебра мер (или метрическая структура). Каждую меру сохраняя карту приводит к гомоморфизму алгебр меры; в принципе, для .

Может показаться, что каждый гомоморфизм алгебр меры должен соответствовать некоторому сохраняющему меру отображению, но это не так. Однако для стандарт вероятностные пространства каждое соответствует некоторым . Увидеть (Рохлин 1952 г., Разд. 2.6 (стр.23) и 3.2), (Кечрис 1995, Разд. 17.F), (Петерсен 1983, Теорема 4.7 на стр.17).

Смотрите также

* (2001) [1994], «Стандартное вероятностное пространство», Энциклопедия математики, EMS PressCS1 maint: числовые имена: список авторов (ссылка на сайт)

Заметки

  1. ^ (фон Нейман 1932 ) и (Хальмос и фон Нейман, 1942 г. ) цитируются в (Рохлин 1952 г., стр. 2) и (Петерсен 1983, стр.17).
  2. ^ Кратко опубликовано в 1947 г., подробно в 1949 г. на русском языке и в 1952 г. (Рохлин 1952 г. ) по-английски. Неопубликованный текст 1940 г. упоминается в (Рохлин 1952 г., страница 2). «Теория пространств Лебега в ее современном виде построена В. А. Рохлиным» (Синай 1994, стр.16).
  3. ^ «В этой книге мы будем иметь дело исключительно с пространствами Лебега» (Петерсен 1983, стр.17).
  4. ^ «Эргодическая теория пространств Лебега» - таков подзаголовок книги (Рудольф 1990 ).

использованная литература

  • Рохлин, В.А. (1952), Об основных идеях теории меры (PDF), Переводы, 71, Американское математическое общество, стр. 1–54.. Перевод с русского: Рохлин, В. А. (1949), «Об основных понятиях теории меры», Математический Сборник (Новая Серия), 25 (67): 107–150.
  • фон Нейман, Дж. (1932), "Einige Sätze über messbare Abbildungen", Анналы математики, Вторая серия, 33: 574–586, Дои:10.2307/1968536.
  • Халмос, П. Р.; фон Нейман, Дж. (1942), «Операторные методы в классической механике, II», Анналы математики, Вторая серия, Анналы математики, 43 (2): 332–350, Дои:10.2307/1968872, JSTOR  1968872.
  • Haezendonck, J. (1973), "Абстрактные пространства Лебега – Рохлина", Bulletin de la Société Mathématique de Belgique, 25: 243–258.
  • де ла Рю, Т. (1993), "Espaces de Lebesgue", Séminaire de Probabilités XXVII, Конспект лекций по математике, 1557, Springer, Berlin, стр. 15–21..
  • Петерсен, К. (1983), Эргодическая теория, Cambridge Univ. Нажмите.
  • Ито, К. (1984), Введение в теорию вероятностей, Cambridge Univ. Нажмите.
  • Рудольф, Д. Дж. (1990), Основы измеримой динамики: эргодическая теория на пространствах Лебега, Оксфорд: Clarendon Press.
  • Синай, Я. Г. (1994), Темы эргодической теории, Princeton Univ. Нажмите.
  • Кехрис, А.С. (1995), Классическая описательная теория множеств, Springer.
  • Дарретт, Р. (1996), Вероятность: теория и примеры (Второе изд.).
  • Винер, Н. (1958), Нелинейные задачи теории случайных чисел, M.I.T. Нажмите.

.