द्विघात भिन्नता

गणित में, वीनर प्रक्रिया और अन्य मार्टिंगेल (संभाव्यता सिद्धांत) जैसे स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के विश्लेषण में द्विघात भिन्नता का उपयोग किया जाता है। द्विघात भिन्नता एक प्रक्रिया की कुल भिन्नता का सिर्फ एक प्रकार है।

परिभाषा
लगता है कि $$X_t$$ प्रायिकता स्थान पर परिभाषित वास्तविक-मूल्यवान स्टोकेस्टिक प्रक्रिया है $$(\Omega,\mathcal{F},\mathbb{P})$$ और समय सूचकांक के साथ $$t$$ गैर-ऋणात्मक वास्तविक संख्याओं को लेकर। इसकी द्विघात भिन्नता प्रक्रिया है, जिसे इस रूप में लिखा गया है $$[X]_t$$, के रूप में परिभाषित
 * $$[X]_t=\lim_{\Vert P\Vert\rightarrow 0}\sum_{k=1}^n(X_{t_k}-X_{t_{k-1}})^2$$

कहाँ $$P$$ एक अंतराल के विभाजन पर पर्वतमाला $$[0,t]$$ और विभाजन के मानदंड $$P$$ जाल (गणित) है। यह सीमा, यदि यह मौजूद है, तो यादृच्छिक चर के अभिसरण # संभाव्यता में अभिसरण का उपयोग करके परिभाषित किया गया है। ध्यान दें कि एक प्रक्रिया यहाँ दी गई परिभाषा के अर्थ में परिमित द्विघात भिन्नता की हो सकती है और इसके पथ फिर भी अनंत पी-भिन्नता के लगभग निश्चित रूप से हो सकते हैं। प्रत्येक के लिए 1-भिन्नता $$t>0$$ सभी विभाजनों पर योग की सर्वोच्चता लेने के शास्त्रीय अर्थ में; यह विशेष रूप से एक प्रकार कि गति के मामले में है।

अधिक आम तौर पर, दो प्रक्रियाओं का सहप्रसरण (या क्रॉस-विचरण)। $$X$$ और $$Y$$ है
 * $$ [X,Y]_t = \lim_{\Vert P\Vert \to 0}\sum_{k=1}^{n}\left(X_{t_k}-X_{t_{k-1}}\right)\left(Y_{t_k}-Y_{t_{k-1}}\right).$$

सहसंयोजक ध्रुवीकरण पहचान द्वारा द्विघात भिन्नता के संदर्भ में लिखा जा सकता है:
 * $$[X,Y]_t=\tfrac{1}{2}([X+Y]_t-[X]_t-[Y]_t).$$

संकेतन: द्विघात भिन्नता को भी नोट किया जाता है $$\langle X \rangle_t$$ या $$\langle X,X \rangle_t$$.

परिमित भिन्नता प्रक्रियाएं
एक प्रक्रिया $$X$$ कहा जाता है कि परिमित भिन्नता है यदि इसमें प्रत्येक परिमित समय अंतराल (संभाव्यता 1 के साथ) में भिन्नता है। इस तरह की प्रक्रियाएं बहुत आम हैं, विशेष रूप से, सभी लगातार अलग-अलग कार्यों सहित। द्विघात भिन्नता सभी निरंतर परिमित भिन्नता प्रक्रियाओं के लिए मौजूद है, और शून्य है।

इस कथन को गैर-निरंतर प्रक्रियाओं के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है। कोई भी परिमित परिवर्तन प्रक्रिया $$X$$ की छलांग के वर्गों के योग के बराबर द्विघात भिन्नता है $$X$$. इसे और अधिक सटीक रूप से बताने के लिए, की बाईं सीमा $$X_t$$ इसके संबंध में $$t$$ द्वारा निरूपित किया जाता है $$X_{t-}$$, और की छलांग $$X$$ समय पर $$t$$ रूप में लिखा जा सकता है $$\Delta X_t = X_t - X_{t-}$$. फिर, द्विघात भिन्नता द्वारा दिया जाता है
 * $$[X]_t=\sum_{0<s\le t}(\Delta X_s)^2.$$

प्रमाण है कि निरंतर परिमित भिन्नता प्रक्रियाओं में शून्य द्विघात भिन्नता निम्नलिखित असमानता से होती है। यहाँ, $$P$$ अंतराल का एक विभाजन है $$[0,t]$$, और $$V_t(X)$$ की भिन्नता है $$X$$ ऊपर $$[0,t]$$.
 * $$\begin{align}

\sum_{k=1}^n(X_{t_k}-X_{t_{k-1}})^2&\le\max_{k\le n}|X_{t_k}-X_{t_{k-1}}|\sum_{k=1}^n|X_{t_k}-X_{t_{k-1}}|\\ &\le\max_{|u-v|\le\Vert P\Vert}|X_u-X_v|V_t(X). \end{align}$$ की निरंतरता से $$X$$, यह इस रूप में सीमा में गायब हो जाता है $$\Vert P\Vert$$ शून्य हो जाता है।

इसकी प्रक्रिया
एक मानक वीनर प्रक्रिया का द्विघात परिवर्तन $$B$$ मौजूद है, और इसके द्वारा दिया गया है $$[B]_t=t$$, हालांकि परिभाषा में सीमा का मतलब है $$L^2$$ भावना और रास्ते में नहीं। यह आईटीओ प्रक्रियाओं के लिए सामान्यीकरण करता है, जिसे परिभाषा के अनुसार, आईटीओ इंटीग्रल के रूप में व्यक्त किया जा सकता है
 * $$ \begin{align}

X_t &= X_0 + \int_0^t\sigma_s\,dB_s + \int_0^t\mu_s\,d[B]_s \\ &= X_0 + \int_0^t\sigma_s\,dB_s + \int_0^t\mu_s\,ds,\end{align}$$ कहाँ $$B$$ ब्राउनियन गति है। ऐसी किसी भी प्रक्रिया में द्वारा दिया गया द्विघात भिन्नता है
 * $$[X]_t=\int_0^t\sigma_s^2\,ds.$$

सेमीमार्टिंगलेस
सभी s ्स के द्विघात रूपांतरों और सहसंयोजकों को अस्तित्व में दिखाया जा सकता है। वे स्टोकेस्टिक कलन के सिद्धांत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनाते हैं, जो इटो के लेम्मा में दिखाई देता है, जो कि इटो इंटीग्रल के लिए चेन नियम का सामान्यीकरण है। भागों के सूत्र द्वारा एकीकरण में द्विघात सहसंयोजक भी प्रकट होता है
 * $$X_tY_t=X_0Y_0+\int_0^tX_{s-}\,dY_s + \int_0^tY_{s-}\,dX_s+[X,Y]_t,$$

जिसका उपयोग गणना करने के लिए किया जा सकता है $$[X,Y]$$.

वैकल्पिक रूप से इसे स्टोकास्टिक अंतर समीकरण के रूप में लिखा जा सकता है:
 * $$\,d(X_tY_t)=X_{t-}\,dY_t + Y_{t-}\,dX_t+\,dX_t \,dY_t,$$

कहाँ $$\,dX_t \,dY_t=\,d[X,Y]_t.$$

मार्टिंगेल्स
सभी कैडलैग मार्टिंगेल्स और स्थानीय मार्टिंगेल्स में अच्छी तरह से परिभाषित द्विघात भिन्नता है, जो इस तथ्य से अनुसरण करती है कि ऐसी प्रक्रियाएं सेमीमार्टिंगेल्स के उदाहरण हैं। यह दिखाया जा सकता है कि द्विघात भिन्नता $$[M]$$ एक सामान्य स्थानीय वर्ग पूर्णांक मार्टिंगेल का $$M$$ छलांग के साथ, शून्य से शुरू होने वाली अद्वितीय सही-निरंतर और बढ़ती हुई प्रक्रिया है $$\Delta [M] = \Delta M^2 $$ और ऐसा है $$M^2- [M]$$ एक स्थानीय मार्टिंगेल है। के होने का प्रमाण है $$M$$ (स्टोचैस्टिक कैलकुलस का उपयोग किए बिना) करंदीकर-राव (2014) में दिया गया है।

चौकोर पूर्णांक मार्टिंगेल्स के लिए एक उपयोगी परिणाम इटो आइसोमेट्री है, जिसका उपयोग इटो इंटीग्रल्स के विचरण की गणना के लिए किया जा सकता है,
 * $$\operatorname{E}\left(\left(\int_0^t H\,dM\right)^2\right) = \operatorname{E}\left(\int_0^tH^2\,d[M]\right).$$

यह परिणाम जब भी रहता है $$M$$ एक कैडलैग स्क्वायर इंटीग्रेबल मार्टिंगेल है और $$H$$ एक बंधी हुई पूर्वानुमेय प्रक्रिया है, और अक्सर इसका उपयोग इटो इंटीग्रल के निर्माण में किया जाता है।

एक अन्य महत्वपूर्ण परिणाम बर्कहोल्डर-डेविस-गुंडी असमानता है। यह द्विघात भिन्नता के संदर्भ में अधिकतम मार्टिंगेल के लिए सीमा देता है। एक स्थानीय मार्टिंगेल के लिए $$M$$ शून्य से प्रारंभ करके, अधिकतम द्वारा निरूपित किया जाता है $$M_t*=\operatorname{sup}_{s\in[0,t]} |M_s|$$, और कोई वास्तविक संख्या $$p \geq 1$$, असमानता है
 * $$c_p\operatorname{E}([M]_t^{p/2})\le \operatorname{E}((M^*_t)^p)\le C_p\operatorname{E}([M]_t^{p/2}).$$

यहाँ, $$c_p < C_p$$ की पसंद के आधार पर स्थिरांक हैं $$p$$, लेकिन ज़रेबंद पर निर्भर नहीं $$M$$ या समय $$t$$ इस्तेमाल किया गया। अगर $$M$$ एक सतत स्थानीय मार्टिंगेल है, तो बर्कहोल्डर-डेविस-गुंडी असमानता किसी के लिए भी लागू होती है $$p>0$$.

एक वैकल्पिक प्रक्रिया, पूर्वानुमेय द्विघात भिन्नता का उपयोग कभी-कभी स्थानीय रूप से वर्ग पूर्ण करने योग्य मार्टिंगेल के लिए किया जाता है। इसे इस प्रकार लिखा जाता है $$\langle M_t \rangle$$, और इसे अद्वितीय अधिकार-निरंतर और बढ़ती अनुमानित प्रक्रिया के रूप में शून्य से शुरू होने के रूप में परिभाषित किया गया है $$M^2 - \langle M \rangle$$ एक स्थानीय मार्टिंगेल है। इसका अस्तित्व दूब-मेयर अपघटन प्रमेय से होता है और निरंतर स्थानीय मार्टिंगेल्स के लिए, यह द्विघात भिन्नता के समान है।

यह भी देखें

 * कुल भिन्नता
 * परिबद्ध भिन्नता