An Introduction to Stochastic Differential Equations

Part of note of An Introduction to Stochastic Differential Equations, Lawrence C. Evans

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Introduction

Deterministic and Random Differential Equations

关注系统状态 \(\bm x\) 关于时间 \(t\) 变化的 ODE:

\[ \begin{cases} \dot{\bm x}(t) = \bm b (\bm x(t)) \quad (t>0)\\ \bm x (0) = \bm x_0 \end{cases} \]

向量场 (vector field)

给定 \(S\subseteq \mathbb{R}^n\), 则标准笛卡尔坐标 \((x_1,\cdots,x_n)\) 下的 \(V: S\to \mathbb{R}^n\) 被称为向量场。

若 \(V\) 的每个分量都连续，则称为连续向量场。同理有光滑向量场。

光滑 (smooth)

考虑可微函数类 \(C^k\)，即 \(f\in C^k\) 等价于 \(f', f'', f^{(k)}\) 都存在且连续。

\(f\) 光滑即指 \(f\in C^{\infty}\)，即无限阶可微。

\(\bm b: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n\) 为光滑向量场。将能够确定轨迹 (trajectory) \(\bm x: [0, \infty)\to \mathbb{R}^n\)。

然而实践中，由于随机扰动 (random perturbations) 的存在，往往不精准地位于轨迹上。考虑随机扰动之后，就可以得到

\[ \begin{cases} \dot{\bm X}(t) = \bm b (\bm X(t)) + \bm B (\bm X(t))\bm\xi(t) \quad (t>0)\\ \bm X (0) = \bm X_0 \end{cases} \]

其中 \(\bm B: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^{n\times m}\)，映射到一个 \(n\times m\) 矩阵。针对这个方程组有问题：

定义 \(\xi(\cdot)\) (\(m\) 维“白噪声”)
定义解得的 \(X(\cdot)\) 的意义
讨论解的存在性，唯一性，渐进 (asymptotic) 行为

Stochastic Differentials

若令 \(m=n, \bm X_0=0, \bm b\equiv 0, \bm B \equiv I\)，那么此时的 \(\bm X\) 具有了布朗运动 (Bronwian motion) 或者说维恩过程 (Wiener process) 的意义，重写为 \(\bm W(\cdot)\)，有

\[ \dot{\bm W} = \bm \xi (\cdot) \]

所以，“白噪声” 实际上是布朗运动关于时间的导数。将“白噪声”这样替换，就可以得到

\[ \begin{cases} \mathrm{d}\bm X(t) = \bm b (\bm X(t)) \mathrm{d}t + \bm B (\bm X(t))\mathrm{d}\bm W(t) \quad (t>0)\\ \bm X (0) = \bm X_0 \end{cases} \]

这就是随机微分方程 (stochastic differential equations, SDE)。其中，\(\mathrm{d}\bm W\) 或者 \(\bm B\mathrm{d}\bm W\) 被称为随机微分 (stochastic differential)。解写作

\[ \bm X(t) = \bm X_0 + \int_0^t \bm b(\bm X (s))\mathrm{d}s + \int_0^t \bm B (\bm X(t))\mathrm{d}\bm W(t) \]

为了使这个形式的解有意义（良定义），我们需要

构造布朗运动 \(\bm W(\cdot)\)：Chap3
定义随机积分 (stochastic integral) \(\int_0^t\cdots \mathrm{d}\bm W\)：Chap4
解的存在性：Chap5

对于这个解的实际意义，存在以下问题

SDE 是否真的在建模物理问题？
“白噪声” \(\bm \xi\) 是否真的是白噪声，还是只是一系列光滑高震荡函数的组合？：Chap6

Itô's Chain Rule

在 SDE 中，链式法则并不是 trivial 的。为了便于理解，以 \(n=m=1\) 的简单情况为例介绍

\[ \mathrm{d}X = b(X)\mathrm{d}t + \mathrm{d}W \]

给定 \(Y(t)=u(X(t))\), \(u: \mathbb{R}\to\mathbb{R}\) 是一个给定的光滑函数。按照 trivial 的链式法则，你或许会认为

\[ \mathrm{d}Y = u'\mathrm{d}X=u'b\mathrm{d}t+u'\mathrm{d}W \]

注意上面的式子是错的

上面的式子错误，主要来自于一个非常规 (irregular) “事实”：布朗运动的微分近似于根号的时间微分

\[ \mathrm{d} W\approx \sqrt{\mathrm{d}t} \]

常规链式法则

常规链式法则实际上来自泰勒展开后省略高阶小量。即

\[ \begin{aligned} Y + \mathrm{d}Y &= u(X + \mathrm{d}X) \\ &= u(X) + u'\mathrm{d}X + \frac{1}{2}u''(\mathrm{d}X)^2 + \cdots\\ &\approx u(X) + u'\mathrm{d}X \end{aligned} \]

由于 \(X\) 关于 \(t\) 再展开至少也是一阶，所以可以直接在 \(X\) 的层面消除高阶小量。

然而此时泰勒展开后有

\[ \begin{aligned} \mathrm{d}Y &= u'\mathrm{d}X + \frac{1}{2}u''(\mathrm{d}X)^2 + \cdots\\ &\approx u'(b(X)\mathrm{d}t + \mathrm{d}W) + \frac{1}{2}u''(b(X)\mathrm{d}t + \mathrm{d}W)^2 + \cdots\\ &\approx \left(u'b + \frac{1}{2}u''\right)\mathrm{d}t + u'\mathrm{d} W + o((\mathrm{d}t)^{3/2}) \end{aligned} \]

高阶项可以略去。这种奇怪的链式法则就是 Itô's Chain Rule 的一个实例化。

Example1

使用 Itô's Chain Rule 可以解得

\[ \begin{cases} \mathrm{d}Y = Y\mathrm{d}W \\ Y(0) = 1 \end{cases} \Rightarrow Y(t) := e^{W(t)-\frac{t}{2}} \]

而不是普通的

\[ Y(t) := e^{W(t)} \]

Example2

设 \(S(t)\) 为 \(t\) 时刻股价 (price of stock)，一个标准模型认为 \(\frac{\mathrm{d}S}{S}\) 对特定的 \(\mu>0\) 和 \(\sigma\) 满足

\[ \frac{\mathrm{d}S}{S} = \mu \mathrm{d}t + \sigma \mathrm{d}W \]

所以有 SDE

\[ \begin{cases} \mathrm{d}S = \mu S\mathrm{d}t + \sigma S\mathrm{d}W \\ S(0) = S_0 \end{cases} \Rightarrow Y(t) := e^{W(t)-\frac{t}{2}} \]

使用 Itô's Chain Rule 可以解得

\[ S(t) = S_0e^{\sigma W(t)+(\mu-\frac{\sigma^2}{2})t} \]

A Crash Course in Probability Theory

Basic Definitions

Probability Space

Bertrand's paradox 说明，“随机”只有在确定的概率空间下才确定。给定同心的大圆和小圆，大圆的弦与小圆相交的概率在不同概率空间下有不同的答案。

概率空间 (probability space)

若 Triple \((\Omega, \mathcal{U}, P)\)

\[ (\Omega, \mathcal{U}, P) \]

满足

\(\Omega\neq\emptyset\)
\(\mathcal{U}\) 是关于 \(\Omega\) 子集的 \(\sigma\)-algebra
\(P\) 是 \(\mathcal{U}\) 上的概率测度

则 \((\Omega, \mathcal{U}, P)\) 被称为概率空间。

\(\sigma\)-algebra \(\;\mathcal{U}\;\) 可以理解为合法事件集，正式定义为

\(\sigma\)-algebra

\(\sigma\)-algebra \(\;\mathcal{U}\subseteq 2^{\Omega}\;\) 需满足以下性质 :

\(\emptyset, \;\Omega\in \mathcal{U}\)
If \(A\in \mathcal{U}\), then \(A^c\in \mathcal{U}\).
If \(A_1, A_2, \cdots \in \mathcal{U}\), then

\[ \bigcup_{k=1}^{\infty}A_k,\; \bigcap_{k=1}^{\infty}A_k\in\mathcal{U}. \]

这里 \(A^{c}:=\Omega-A\)，为补集的含义。

一种更简单的定义方式为，\(\sigma\)-algebra \(\;\mathcal{U}\;\) 即为 \(\Omega\) 的子集族，其中 \(\Omega\in \mathcal{U}\)，且 \(\mathcal{U}\) 在补、可数交、可数并操作下封闭。

概率测度 \(P\) 是一个从 \(\mathcal{U}\) 到 \([0, 1]\) 的映射，可以给出任何合法事件的一个“概率”，正式定义为

概率测度 (probability measure)

令 \(\mathcal{U}\) 为关于 \(\Omega\) 子集的 \(\;\sigma\)-algebra，则称

\[ P:{\mathcal{U}}\to[0,1] \]

为概率测度 (probability measure)，若满足 :

(1) \(P(\emptyset)=0,\;P(\Omega)=1.\)

(2) 若 \(A_1,A_2,\ldots\in\mathcal{U}\)，则

\[ P\left(\bigcup_{k=1}^{\infty}A_k\right) \leqslant \sum_{k=1}^{\infty} P (A_k) \]

(3) (2) 式在 \(A_1,A_2,\ldots\in \mathcal{U}\) 是不相交的集合时取等。

一个简单的导出结论是若 \(A,B\in\mathcal{U}\)，则

\[ A\subseteq B\Rightarrow P(A)\leq P(B). \]

由此产生了一些术语 (terminology)：

集合 \(A\in\mathcal{U}\) 被称为事件 (event)，点 \(\omega\in\Omega\) 被称为样本点 (sample points)
\(P(A)\) 是事件 \(A\) 的概率 (probability)
\(P(A^c)=0\)，则认为 \(A\) 几乎必然 (almost surely, a.s.)

先举两个相对比较简单的例子：

Examples

有限点集的测度：为每个点分配对应的概率，所有点的概率和为 1。一个集合（该有限点集的子集）的概率，即其中所有样本点概率的和。
Buffon's needle problem: 平面由无限多平行线分割，相邻平行线之间相隔 2cm。一根长度为 1cm 的针随机抛掷，求针与平行线相交的概率。问题分析中，构建概率空间、需要分析的随机变量，最后进行求解。

接下来的例子会有一些困难，因为即将引入一些后面依然会用到的概念。

Borel \(\sigma\)-algebra

Borel \(\sigma\)-algebra 表示拓扑空间上最小的包含所有开集的 \(\:\sigma\)-algebra。

在拓扑空间中，任何一个可以通过开集之间的补、可数交、可数并获得的集合，都是 Borel set。Borel \(\sigma\)-algebra 事实上就是拓扑空间上所有 Borel set 的集合。

Examples

使用 \(\mathcal{B}\) 表示 \(\mathbb{R}^n\) 上的 Borel \(\;\sigma\)-algebra。设 \(f:\mathbb{R}^n\to \mathbb{R}\) 是一个满足 \(\int_{\mathbb{R}^n} f\mathrm{d}x=1\) 的非负可积函数，则定义关于 \(\mathcal{B}\) 的概率测度

\[ P(B) = \int_{B} f(x)\mathrm{d}x,\quad \forall B\in\mathcal{B} \]

这样 \((\mathbb{R}^n, \mathcal{B}, P)\) 就构成了一个概率空间。我们称 \(f\) 为关于概率测度 \(P\) 的概率密度函数。

同样在 \(\mathbb{R}^n\) 和 \(\mathcal{B}\) 下，对于定点 \(x_0\in \mathbb{R}^n\) 可以定义新的测度：Dirac measure，或 Dirac point mass

\[ P(B) = \delta_{x_0}(B) =\begin{cases} 1, & x_0\in B\\ 0, & x_0\notin B \end{cases} \]

\(n=1\) 时，\(\mathcal{B}\) 实际上就是实数轴上的所有区间（开、闭、半开半闭）。

注意区分 Dirac measure 和 Dirac delta function 的区别。Dirac delta function 的定义为

\[ \delta(x) = 0, \quad x\neq 0;\quad \int_{-\infty}^{\infty}\delta(x)\mathrm{d}x = 1 \]

这是一个实际上不存在的函数，不能粗暴地定义 \(\delta(0)=+\infty\)。事实上，Dirac measure 和 Dirac delta function 可以通过以下关系联系起来：

\[ \delta(x) = \frac{\mathrm{d}H(x)}{\mathrm{d}x},\quad H(x) = \begin{cases} 1, & x\geqslant 0\\ 0, & x < 0 \end{cases} \]

Random Variables

随机变量 (random variable)

在概率空间 \((\Omega,\mathcal{U},P)\) 下，\(\mathcal{U}\)- 可测函数

\[ \bm X: \Omega\to \mathbb{R}^n \]

被称为 \(n\) 维随机变量。

可测 (measurable)

测度论中，一个集合 \(A\) 可测指的是 \(A\in\mathcal{U}\)。

随后定义可测函数：在测度空间 \((\Omega,\mathcal{U},P)\) 下，考虑 \(\bm X: \Omega\to \mathbb{R}^n\)，若 \(\:\forall B\in\mathcal{B}\),

\[ \bm X^{-1}(B) = \{\omega: X(\omega)\in B\}\in\mathcal{U} \]

那么就称 \(\bm X\) 为 \(\:\mathcal{U}\)- 可测 (\(\,\mathcal{U}\)-measurable)。即对 \(\mathbb{R}\) 上任意开集 \(B\) 的逆像可测。

remark

这里的随机变量 (random variable) 包括中文语境中的一元随机变量和多元随机向量
\(P(\bm X^{-1}(B))\) 往往写作

\[ P(\bm X\in B) \]

赋与开集在 \(\bm X\) 的逆像的概率测度以意义：\(\bm X\) 取值落在这个开集中的概率。

在这里给出指示函数 (indicator function) 和简单函数 (simple function) 两个随机变量的例子，这两个例子将在后面不带说明地出现。

Examples

对于集合 \(A\in\mathcal{U}\)，定义指示函数 \(\bm 1_A\) 为

\[ \bm \chi_A(\omega) = \begin{cases} 1, & \omega\in A\\ 0, & \omega\notin A \end{cases} \]

则指示函数可见就是一个随机变量。更一般地，对于 \(A_1,A_2,\cdots,A_n\in\mathcal{U}\)，且 \(\Omega=\bigcup_{k=1}^n A_k\)，定义简单函数 \(\bm X\) 为

\[ \bm X(\omega) = \sum_{k=1}^n a_k\bm \chi_{A_k}(\omega) \]

其中 \(a_k\in\mathbb{R}\)，简单函数也是一个随机变量。

简单函数就是多个指示函数的线性组合。

通过随机变量 \(\bm X\) 可以生成 \(\:\sigma\)-algebra \(\mathcal{U}(\bm X)\)，它“包含了所有 \(\bm X\) 的相关信息”。

生成 \(\:\sigma\)-algebra

由 \(\bm X\) 生成的 \(\:\sigma\)-algebra \(\:\mathcal{U}(\bm X)\) 定义为

\[ \mathcal{U}(\bm X):=\{\bm X^{-1}(B) \mid B\in\mathcal{B}\} \]

如果随机变量 \(\bm Y\) 是 \(\bm X\) 的函数，即 \(\bm Y = \phi (\bm X)\)，那就意味着 \(\bm Y\) 是 \(\:\mathcal{U}(\bm X)\)- 可测的。

反之，如果 \(\bm Y\) 是 \(\:\mathcal{U}(\bm X)\)- 可测的，那么将会存在函数 \(\phi\) 使得 \(\bm Y = \phi(\bm X)\)，即如果确定 \(X(\omega)\) 的值，那么 \(\bm Y\) 的值也将被确定，尽管我们不一定能实际构造出这个 \(\phi\)。

Stochastic Processes

随机过程 (stochastic process) 与采样路径 (sample path)

随机变量集合 \(\{\bm X(t) \mid t\geqslant 0\}\) 被称为随机过程 (stochastic process)
给定样本点 \(\:\omega\in \Omega\), 映射 \(t\to \bm X(\omega, t)\) 被称为采样路径 (sample path)

Expected Value, Variance

Integration with respect to a Measure

即相对于定义好的概率测度 \(P\) 的积分。给定概率空间 \((\Omega,\mathcal{U},P)\)，考虑实值简单随机变量 \(X=\sum_{i=1}^k a_i\bm \chi_{A_i}\)，定义其积分 (integral) 为

\[ \int_{\Omega} X\mathrm{d}P := \sum_{i=1}^k a_i P(A_i) \]

进一步地，扩展 \(X\) 为非负随机变量，可以用简单随机变量的积分逼近去定义它的积分：

\[ \int_{\Omega} X\mathrm{d}P := \sup\left\{\int_{\Omega} Y\mathrm{d}P \;\bigg|\; Y\leqslant X, Y \text{ is simple}\right\} \]

最终，对于随机变量 \(X: \Omega\to \mathbb{R}\)，将其积分写作

\[ \int_{\Omega} X\mathrm{d}P := \int_{\Omega} X^+\mathrm{d}P - \int_{\Omega} X^-\mathrm{d}P \]

只要右侧两个积分至少其一是有限的，那 \(X\) 的积分就是一个确定的有限 / 无限值。这里有

\[ X^+ := \max\{X, 0\},\quad X^- = \max\{-X, 0\} \]

从而保证了 \(X=X^+-X^-\)。更进一步地，给出随机向量 \(\bm X = (X^1, X^2, \cdots, X^n): \Omega \to \mathbb{R}^n\) 的积分含义：

\[ \int_{\Omega} \bm X\mathrm{d}P := \left(\int_{\Omega} X^1\mathrm{d}P, \int_{\Omega} X^2\mathrm{d}P, \cdots, \int_{\Omega} X^n\mathrm{d}P\right) \]

完成了积分的定义之后，就可以定义期望值 (expected value)，或称之为均值 (mean value)，以及方差 (variance)：

期望和方差

随机向量 \(\bm X: \Omega\to \mathbb{R}^n\) 的期望值 (expected value) 定义为

\[ \mathbb{E}(\bm X) := \int_{\Omega} \bm X \mathrm{d}P \]

其方差 (variance) 定义为

\[ \mathrm{Var}(\bm X) := \int_{\Omega} \left\|\bm X - \mathbb{E}(\bm X)\right\|^2 \mathrm{d}P \]

\(\|\cdot \|\) 代表 \(\mathbb{R}^n\) 上的欧几里得范数。有方差公式

\[ \mathrm{Var}(\bm X) = \mathbb{E}(\|\bm X\|^2) - \|\mathbb{E}(\bm X)\|^2 \]

Distribution Functions

对于两个同维向量，定义 \(x\leqslant y\) 当且仅当对应分量都满足 \(x_i\leqslant y_i\)。在此约定下，定义随机向量的分布函数和多个随机向量的联合分布函数。

分布函数 (distribution function)

随机向量 \(\bm X: \Omega\to \mathbb{R}^n\) 的分布函数 (distribution function) \(F_{\bm X}: \mathbb{R}^n\to [0, 1]\) 定义为

\[ F_{\bm X}(\bm x) := P(\bm X\leqslant \bm x), \quad \forall \bm x\in\mathbb{R}^n \]

更一般地，对于 \(n\) 个随机向量 \(\bm X_1, \bm X^2, \cdots, \bm X^n\)，定义联合分布函数 (joint distribution function) 为

\[ F_{\bm X_1, \bm X_2, \cdots, \bm X_n}(\bm x_1, \bm x_2, \cdots, \bm x_n) := P(\bm X_1\leqslant \bm x_1, \bm X_2\leqslant \bm x_2, \cdots, \bm X_n\leqslant \bm x_n), \quad \forall \bm x_1, \bm x_2, \cdots, \bm x_n\in\mathbb{R}^n \]

接下来引入更好用的密度函数。

密度函数 (density function)

给定随机向量 \(\bm X: \Omega\to \mathbb{R}^n\) 和其分布函数 \(F=F_{\bm X}\)，若存在非负可积 (integrable) 函数 \(f: \mathbb{R}^n\to [0, \infty)\) 满足

\[ F(\bm x) = F(x_1,\cdots, x_n)=\int_{-\infty}^{x_1}\cdots \int_{-\infty}^{x_n} f(y_1, \cdots, y_n)\mathrm{d}y_1\cdots\mathrm{d}y_n \]

则 \(f\) 就称为 \(\bm X\) 的密度函数。有时候，上面这个积分也简写为

\[ \int_{-\infty}^{\bm x} f(\bm y)\mathrm{d}\bm y \]

作为一个简单的导出结论，对于 \(\forall B\in \mathcal{B}\)（回顾，\(\mathcal{B}\) 是 Borel 集，是 \(\mathcal{R}^m\) 上最小的 \(\sigma\)-algebra，由全部开集构成）有

\[ P(\bm X\in B) = \int_{B} f(\bm x)\mathrm{d}\bm x \]

导出结论的意义

上面的导出结论是计算概率的一种重要方式，因为等式右侧是一个常规的积分，经常能被显式计算。

书中举了一元和多元高斯分布的密度函数作为例子，在此就不再赘述了。

Lemma

令 \(X: \Omega\to \mathbb{R}^n\) 为随机向量，假设其分布函数 \(F=F_{\bm X}\) 有密度函数 \(f\)。对于 \(g: \mathbb{R}^n\to \mathbb{R}\)，如果 \(g(\bm X)\) 是可积的，则

\[ \mathbb{E}(g(\bm X)) = \int_{\mathbb{R}^n} g(\bm x)f(\bm x)\mathrm{d}\bm x \]

特别地，有

\[ \mathbb{E}(\bm X)=\int_{\mathbb{R}^n}xf(x) dx ,\quad \mathrm{Var}(\bm X)=\int_{\mathbb{R}^n}\|x-\mathbb{E}(\bm X)\|^2f(x) dx \]

Proof

证明思路为，若 \(g\) 是简单函数时成立，则根据近似，\(g\) 是任意函数时都成立。（不太严格但是能意会即可）

则令

\[ g = \sum_{i=1}^m b_i\chi_{B_i} \]

于是就有

\[ \mathbb{E}(g(\bm X)) = \sum_{i=1}^m b_i \int_{\Omega} \chi_{B_i}(\bm X)\mathrm{d}P = \sum_{i=1}^m b_i P(\bm X\in B_i) \]

另一方面，又有

\[ \int_{\mathbb{R}^n} g(\bm x)f(\bm x)\mathrm{d}\bm x = \sum_{i=1}^m b_i \int_{B_i} f(\bm x)\mathrm{d}\bm x = \sum_{i=1}^m b_i P(\bm X\in B_i) \]

于是得证。

Remark

这个引理令我们可以仅用 \(\mathbb{R}^n\) 上的积分计算 \(\mathbb{E}(\bm X)\) 和 \(\mathrm{Var}(\bm X)\)。由于我们无法直接观测概率空间，只能观测 \(\bm X\) 在 \(\mathbb{R}^n\) 上的取值，因此基于 \(\mathbb{E}(\bm X)\) 和 \(\mathrm{Var}(\bm X)\) 的观测是非常有用的。

Independence

Conditional Probability and Independent Events

首先引入条件概率的概念。

条件概率 (conditional probability)

考虑概率空间 \((\Omega,\mathcal{U},P)\) 和事件 \(A,B\in\mathcal{U}\)，定义条件概率 \(P(A|B)\) 为：给定 \(B\) 发生的条件下，\(A\) 发生的概率。容易得知有

\[ P(A\mid B) := \frac{P(A\cap B)}{P(B)} \]

由此引入事件相互独立的意义。事件 \(A\) 独立于 \(B\)，实际上就是在 \(B\) 发生的前提下 \(A\) 发生的概率，和不知道 \(B\) 是否发生时 \(A\) 发生的概率是一样的，即 \(P(A\mid B)=P(A)\)。根据条件概率的定义，可以得到 \(P(A\cap B)=P(A)P(B)\)。可以发现，在这个等式中，\(A\) 和 \(B\) 是完全对称的，所以 \(B\) 独立于 \(A\) 的要求也是这个式子，可以称之为“相互独立”。

事件的相互独立

事件 \(A\) 和 \(B\) 相互独立 (independent)，当且仅当

\[ P(A\cap B) = P(A)P(B) \]

\(A\) 和 \(B\) 相互独立，很容易可以得到 \(A^c\) 和 \(B\) 相互独立，\(A^c\) 和 \(B^c\) 相互独立等结论。2 个事件相互独立很容易就能推广到 \(n\) 个事件相互独立，而更进一步地，从事件推广到 \(\;\sigma\)-algebra 也是很有必要的。

\(\sigma\)-algebra 的相互独立

\(\mathcal{U}_i\subseteq \mathcal{U}\) 是一系列 \(\;\sigma\)-algebra。称 \(\{\mathcal{U}_i\}_{i=1}^{\infty}\) 相互独立，当且仅当任选 \(1 \leqslant k_1 < k_2 < \cdots < k_m\) 和任意 \(A_{k_i}\in \mathcal{U}_{k_i}\)，有

\[ P(A_{k_1}\cap A_{k_2}\cap \cdots\cap A_{k_m}) = P(A_{k_1})P(A_{k_2})\cdots P(A_{k_m}) \]

Independent Random Variables

随机变量的相互独立

随机变量 \(\bm X_1, \bm X_2, \cdots, \bm X_n\) 相互独立，当且仅当对于 \(\;\forall\; 2\leqslant k\leqslant n\), \(1\leqslant i_1<\cdots < i_k \leqslant n\;\) 以及任意 Borel 集 \(B_1, B_2, \cdots, B_k\in\mathcal{B}\)，有

\[ P(\bm X_{i_1}\in B_1, \bm X_{i_2}\in B_2, \cdots, \bm X_{i_k}\in B_k) = P(\bm X_{i_1}\in B_1)P(\bm X_{i_2}\in B_2)\cdots P(\bm X_{i_k}\in B_k) \]

说随机变量 \(\bm X_1, \bm X_2, \cdots, \bm X_n\) 相互独立，等价于说其生成 \(\;\sigma\)-algebra \(\;\mathcal{U}(\bm X_1), \mathcal{U}(\bm X_2), \cdots, \mathcal{U}(\bm X_n)\;\) 相互独立。其中产生联系的关键为 \(P(\bm X\in B)\) 即 \(P(\bm X^{-1}(B))\)。

回顾生成 \(\;\sigma\)-algebra 的定义：\(\mathcal{U}(\bm X)\) 是 \(\bm X\) 的所有逆像的集合构成的 \(\;\sigma\)-algebra，即 \(\{\bm X^{-1}(B) \mid B\in\mathcal{B}\}\)

Rademacher functions

令 \(\Omega=[0, 1)\)，\(\mathcal{U}\) 是所有 \(A\subseteq [0, 1)\) 的 \(\;\sigma\)-algebra，\(P\) 是 Lebesgue 测度。定义随机变量 \(\bm X_1, \bm X_2, \cdots\) 为

\[ \bm X_n(\omega) = \begin{cases} 1, & \text{if } \frac{k}{2^n}\leqslant \omega < \frac{k+1}{2^n},\; k\text{ is even}\\ -1, & \text{if } \frac{k}{2^n}\leqslant \omega < \frac{k+1}{2^n},\; k\text{ is odd} \end{cases} \]

则这些被称为拉德马赫函数系 (Rademacher functions)，我们可以证明它们是相互独立的。

Proof

只需要证明，对于 \(\forall k\geqslant 2, 1\leqslant i_1<\cdots < i_k, \forall e_1, \cdots, e_k\in \{-1, 1\}\) 都有

\[ P(\bm X_{i_1}=e_1, \bm X_{i_2}=e_2, \cdots, \bm X_{i_k}=e_k) = P(\bm X_{i_1}=e_1)P(\bm X_{i_2}=e_2)\cdots P(\bm X_{i_k}=e_k) \]

证明两侧都等于 \(2^{-k}\) 即可。右侧是显然的（每一项都是 \(2^{-1}\)），左侧可以通过对 \(k\) 进行数学归纳获得。

左侧继续切分的话，必然是在原有的区间基础上再往下区分，所以符合的区间总是刚好是原来的一半

将一簇独立变量分成两簇，然后让这两簇分别任意构建函数，两个函数值是相互独立的，形式化为如下的定理：

Composition of Independent Random Variables

令 \(\bm X_1, \cdots, \bm X_{m+n}\) 是相互独立的 \(\mathbb{R}^k\)-valued 随机变量。对于任意的 \(f: (\mathbb{R}^k)^n\to \mathbb{R}\) 和 \(g: (\mathbb{R}^k)^m\to \mathbb{R}\)，有

\[ \bm Y := f(\bm X_1, \cdots, \bm X_n) \text{ and } \bm Z := g(\bm X_{n+1}, \cdots, X_{n+m}) \]

相互独立。

该定理的证明略。

可以参考 L. Breiman, Probability, Addison-Wesley Publishing Company, 1968

进一步地，随机变量的相互独立可以有其分布函数表示和密度函数表示（当存在密度函数时）。

随机变量相互独立的其他表示形式

对于一簇随机变量 \(X_1, \cdots, X_m: \Omega\to \mathbb{R}^n\)：

(1) 分布函数表示：这些随机变量相互独立，当且仅当 \(\forall x_k\in \mathbb{R}^n, k=1, \cdots, m\) 有

\[ F_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(x_1, \cdots, x_m) = F_{\bm X_1}(x_1)\cdots F_{\bm X_m}(x_m) \]

(2) 密度函数表示：如果这些随机变量都有密度函数，则其相互独立当且仅当 \(\forall x_k\in \mathbb{R}^n, k=1, \cdots, m\) 有

\[ f_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(x_1, \cdots, x_m) = f_{\bm X_1}(x_1)\cdots f_{\bm X_m}(x_m) \]

Proof

当存在密度函数时，可以得到密度函数表示和分布函数表示的等价性。

Proof

\[ \begin{aligned} F_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(x_1, \cdots, x_m) &= P(\bm X_1\leqslant x_1, \cdots, \bm X_m\leqslant x_m)\\ &= \int_{-\infty}^{x_1}\cdots \int_{-\infty}^{x_m} f_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(y_1, \cdots, y_m)\mathrm{d}y_1\cdots\mathrm{d}y_m\\ F_{\bm X_1}(x_1)\cdots F_{\bm X_m}(x_m) &= P(\bm X_1\leqslant x_1)P(\bm X_2\leqslant x_2)\cdots P(\bm X_m\leqslant x_m)\\ &= \int_{-\infty}^{x_1} f_{\bm X_1}(y_1)\mathrm{d}y_1\cdots \int_{-\infty}^{x_m} f_{\bm X_m}(y_m)\mathrm{d}y_m \\ &= \int_{-\infty}^{x_1}\cdots \int_{-\infty}^{x_m} f_{\bm X_1}(y_1)\cdots f_{\bm X_m}(y_m)\mathrm{d}y_1\cdots\mathrm{d}y_m\\ \end{aligned} \]

根据密度函数表示推导分布函数表示，显然。从分布函数表示出发，可以得到

\[ \begin{aligned} & \int_{-\infty}^{x_1}\cdots \int_{-\infty}^{x_m} \left[f_{\bm X_1}(y_1)\cdots f_{\bm X_m}(y_m) - f_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(y_1, \cdots, y_m)\right] \mathrm{d}y_1\cdots\mathrm{d}y_m \\ = & F_{\bm X_1}(x_1)\cdots F_{\bm X_m}(x_m) - F_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(x_1, \cdots, x_m) = 0 \end{aligned} \]

由于 \(x_1, \cdots, x_m\) 是任意的，所以 \(f_{\bm X_1}(y_1)\cdots f_{\bm X_m}(y_m) = f_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(y_1, \cdots, y_m)\)。

如果相互独立，则

\[ \begin{aligned} F_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(x_1, \cdots, x_m) &= P(\bm X_1\leqslant x_1, \cdots, \bm X_m\leqslant x_m)\\ &= P(\bm X_1\leqslant x_1)P(\bm X_2\leqslant x_2)\cdots P(\bm X_m\leqslant x_m)\\ &= F_{\bm X_1}(x_1)\cdots F_{\bm X_m}(x_m) \end{aligned} \]

另一方面，若分布函数表示的式子成立，为了便于证明，假设存在密度函数 \(f_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}\)，则可以从密度函数表示出发去得到随机变量相互独立的定义式。

任取 \(A_i\in \mathcal{U}(\bm X_i), i=1, \cdots, m\)。可知有 \(A_i=\bm X_i^{-1}(B_i)\)，对于某个 \(B_i\in \mathcal{B}\)。则

\[ \begin{aligned} P(A_1\cap \cdots \cap A_m) &= P(\bm X_1\in B_1, \cdots, \bm X_m\in B_m)\\ &= \int_{B_1\times \cdots \times B_m} f_{\bm X_1, \cdots, \bm X_m}(x_1, \cdots, x_m)\mathrm{d}x_1\cdots\mathrm{d}x_m\\ &= \int_{B_1}\cdots \int_{B_m} f_{\bm X_1}(x_1)\cdots f_{\bm X_m}(x_m)\mathrm{d}x_1\cdots\mathrm{d}x_m\\ &= \left(\int_{B_1} f_{\bm X_1}(x_1)\mathrm{d}x_1\right)\cdots \left(\int_{B_m} f_{\bm X_m}(x_m)\mathrm{d}x_m\right)\\ &= P(X_1\in B_1)\cdots P(X_m\in B_m) \\ &= P(A_1)P(A_2)\cdots P(A_m) \end{aligned} \]

由此证明了 \(\mathcal{U}(\bm X_1), \cdots, \mathcal{U}(\bm X_m)\) 相互独立，也就是 \(\bm X_1, \cdots, \bm X_m\) 相互独立。

严谨的证明应当从分布函数表示出发，推导随机变量相互独立的定义式，读者可以自己思考

Expectation and Variannce of Independent Random Variables

独立随机变量的期望和方差具有很好的拆解性质。

独立随机变量的性质

对于相互独立的实值随机变量 \(X_1, X_2, \cdots, X_m\)（此处都是一维的随机“变量”而不是 \(n\) 维的随机“向量”），有

(1) 期望的拆解性质：如果 \(\mathbb{E}(\left| X_i \right|) < \infty (i=1, \cdots, m)\)，则有 \(\mathbb{E}(\left| X_1 \cdots X_m \right|)<\infty\)，且

\[ \mathbb{E}(X_1\cdots X_m) = \mathbb{E}(X_1)\cdots \mathbb{E}(X_m) \]

(2) 方差的拆解性质：若 \(\mathrm{Var}(X_i)<\infty (i=1, \cdots, m)\)，则有

\[ \mathrm{Var}(X_1+\cdots + X_m) = \mathrm{Var}(X_1) + \cdots + \mathrm{Var}(X_m) \]

Proof

(1) 为了方便，不严谨地假定每个 \(X_i\) 都有界且存在密度函数，则

\[ \begin{aligned} \mathbb{E}(X_1\cdots X_m) &= \int_{\mathbb{R}^n} x_1\cdots x_m f_{X_1, \cdots, X_m}(x_1, \cdots, x_m)\mathrm{d}x_1\cdots\mathrm{d}x_m\\ &= \left(\int_{\mathbb{R}^n} x_1 f_{X_1}(x_1)\mathrm{d}x_1\right) \cdots \left(\int_{\mathbb{R}^n} x_m f_{X_m}(x_m)\mathrm{d}x_m\right)\\ &= \mathbb{E}(X_1)\cdots \mathbb{E}(X_m) \end{aligned} \]

实际上完全不需要加上有界和存在密度函数的假设，严谨的证明留给读者

(2) 使用归纳法，那么只需要证明 \(m=2\) 的情况即可，从 \(m=k\) 推到 \(m=k+1\) 也只需要 \(m=2\) 的情况。则有

\[ \begin{aligned} \mathrm{Var}(X_1+X_2) =& \int_{\Omega} [ X_1+X_2 - \mathbb{E}(X_1) + \mathbb{E}(X_2)]^2\mathrm{d}P \\ =& \int_{\Omega} \left[X_1-\mathbb{E}(X_1)\right]^2\mathrm{d}P + \int_{\Omega} \left[X_2-\mathbb{E}(X_2)\right]^2\mathrm{d}P \\ &+ 2\int_{\Omega} [X_1-\mathbb{E}(X_1)][X_2-\mathbb{E}(X_2)]\mathrm{d}P \\ =& \mathrm{Var}(X_1) + \mathrm{Var}(X_2) + 2\mathbb{E}[X_1-\mathbb{E}(X_1)][X_2-\mathbb{E}(X_2)] \\ =& \mathrm{Var}(X_1) + \mathrm{Var}(X_2) + 2\underbrace{\mathbb{E}[X_1-\mathbb{E}(X_1)]}_{=0} \cdot \underbrace{\mathbb{E}[X_2-\mathbb{E}(X_2)]}_{=0} \\ \end{aligned} \]

从而得证。

Some Probabilistic Methods

Chebyshev's Inequality and Borel-Cantelli Lemma

Chebyshev's Inequality

对于随机变量 \(\bm X\) 和任意 \(1\leqslant p < \infty\)，有

\[ P(\left| \bm X \right|\geqslant \varepsilon) \leqslant \frac{\mathbb{E}(\left| \bm X \right|^p)}{\varepsilon^p},\quad \forall \varepsilon > 0 \]

Proof

\[ \mathbb{E}[\left| \bm X \right|^p] = \mathbb{E}[\underbrace{\left| \bm X \right|^p}_{\geqslant \varepsilon^p} \cdot \bm 1_{\left| \bm X \right|\geqslant \varepsilon} + \underbrace{\left| \bm X \right|^p \cdot \bm 1_{\left| \bm X \right|< \varepsilon}}_{\geqslant 0}] \geqslant \mathbb{E}[\varepsilon^p \cdot \bm 1_{\left| \bm X \right|\geqslant \varepsilon}] = \varepsilon^p P(\left| \bm X \right|\geqslant \varepsilon) \]

常见的 Chebyshev 不等式的导出式取 \(p=2\)，且用 \(\bm X - \mathbb{E}(\bm X)\) 替换 \(\bm X\)，有

\[ P(\left| \bm X - \mathbb{E}(\bm X) \right|\geqslant \varepsilon) \leqslant \frac{\mathrm{Var}(\bm X)}{\varepsilon^2} \]

在介绍 Borel-Cantelli 引理之前，先介绍一下事件的上极限的概念，实际上就是集合的上极限。

事件的上极限

对于一系列事件 \(A_1, A_2, \cdots\)，定义其上极限为

\[ \limsup_{n\to\infty} A_n = \bigcap_{n=1}^{\infty} \bigcup_{k=n}^{\infty} A_k := \{\omega \in \Omega \mid \omega \in A_k \text{ for infinitely many } k\} \]

称作 "\(A_n\) infinitely often"，简写作 "\(A_n\; i.o.\)"。

注意对于 \(\omega\in \limsup\limits_{n\to\infty} A_n\)，\(\omega\) 需要在无穷多个 \(A_k\) 中出现，这无穷多个 \(A_k\) 可以是间歇的。

Borel-Cantelli Lemma

对于一系列事件 \(A_1, A_2, \cdots\)，如果 \(\sum_{n=1}^{\infty} P(A_n) < \infty\)，则

\[ P(A_n\; i.o.) = P(\limsup_{n\to\infty} A_n) = 0 \]

Proof

\[ P(\limsup_{n\to\infty} A_n) = P\left(\bigcap_{n=1}^{\infty} \bigcup_{k=n}^{\infty} A_k\right) \leqslant P\left(\bigcup_{k=n}^{\infty} A_k\right) \leqslant \sum_{k=n}^{\infty} P(A_k) \to 0 \quad \text{as } n\to\infty \]

\(\sum_{n=1}^{\infty} P(A_n) < \infty\)，即该级数收敛，所以可以得到上面的余项和趋向于 0。

如果 \(\sum_{n=1}^{\infty} P(A_n) = \infty\) 且 \(A_n\) 两两独立 (pairwise independent)，则有 Borel-Cantelli 第二引理结论：\(P(A_n\; i.o.) = 1\)

Borel-Cantelli 引理可以简单地应用于对于随机变量依概率收敛的阐释，首先介绍依概率收敛的概念。

依概率收敛 (convergence in probability)

对于一系列随机变量 \(X_1, X_2, \cdots\) 和随机变量 \(X\)，如果对于 \(\forall \varepsilon > 0\) 有

\[ \lim_{n\to\infty} P(\left| X_n - X \right| \geqslant \varepsilon) = 0 \]

则称 \(X_n\) 依概率收敛 (converges in probability) 到 \(X\)，记作 \(X_n \xrightarrow{P} X\)

Borel-Cantelli 引理可以用于证明如下和依概率收敛有关的定理。

依概率收敛的性质

对于一系列随机变量 \(X_1, X_2, \cdots\) 和随机变量 \(X\)，如果 \(X_k \xrightarrow{P} X\)，则存在子序列 \(\{X_{k_j}\}_{j=1}^{\infty}\subseteq \{X_k\}_{k=1}^{\infty}\) 使得 \(X_{k_j}\) 几乎处处收敛到 \(X\)，即

\[ X_{k_j} \to X, \quad \text{a.s.} \]

或者说，

\[ P(\lim_{j\to\infty} X_{k_j} = X) = 1 \]

Proof

每给定正整数 \(j\)，总能选到一个足够大的 \(k_j\) 使得

\[ P\left(\left| X_{k_j} - X \right| > \frac{1}{j}\right) \leqslant \frac{1}{2^j} \]

从 \(j=1\) 开始选择 \(k_j\)，使得 \(k_1 < k_2 < \cdots\)，因此 \(k_j\to \infty (j\to \infty)\)。随后定义事件

\[ A_j := \left\{\omega \in \Omega :\; \left| X_{k_j}(\omega) - X(\omega) \right| > \frac{1}{j}\right\} \]

由于 \(\sum P(A_j) \leqslant \sum \frac{1}{2^j} < \infty\)，根据 Borel-Cantelli 引理，有 \(P(A_j\; i.o.) = 0\)。因此，对于 \(\forall \omega \in \Omega\)，存在一个 \(j_0\) 使得 \(\omega \notin A_j\) 对于 \(\forall j\geqslant j_0\) 都成立，即

\[ \left| X_{k_j}(\omega) - X(\omega) \right| \leqslant \frac{1}{j}, \quad \forall j\geqslant j_0 \]

从而得证。

Characteristic Functions

特征函数是概率论中一个非常重要的工具，对于连续随机变量（存在密度函数）而言，它是密度函数的共轭 Fourier 变换（或者也可以认为进行了逆 Fourier 变换）。

特征函数 (characteristic functions)

对于 \(\mathbb{R}^n\)-valued 随机变量 \(\bm X\)，其特征函数定义为

\[ \phi_{\bm X}(\lambda) = \mathbb{E}[e^{i\lambda\bm X}], \quad \lambda\in \mathbb{R} \]

一元高斯分布随机变量的特征函数

对于 \(X\sim N(\mu, \sigma^2)\)，其特征函数为

\[ \phi_X(\lambda) = e^{i\mu\lambda - \frac{1}{2}\sigma^2\lambda^2} \]

Proof

首先有

\[ \phi_X(\lambda) = \int_{-\infty}^{\infty} e^{i\lambda x} \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\mathrm{d}x \xlongequal{y=\frac{x-\mu}{\sigma}} \frac{e^{i\mu \lambda}}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^{\infty} e^{i(\sigma\lambda) y} e^{-\frac{y^2}{2}}\mathrm{d}y \]

容易得到有

\[ \int_{-\infty}^{\infty} e^{i\lambda y} e^{-\frac{y^2}{2}}\mathrm{d}y = e^{-\frac{\lambda^2}{2}}\int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{(y-i\lambda)^2}{2}}\mathrm{d}y \]

将复平面上的积分路径从 \(\{\operatorname{Im}(z)=-\lambda\}\) 改成实轴，得到有

\[ \int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{(y-i\lambda)^2}{2}}\mathrm{d}y = \int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{y^2}{2}}\mathrm{d}y = \sqrt{2\pi} \]

因此可以得到

\[ \phi_X(\lambda) = \frac{e^{i\mu \lambda}}{\sqrt{2\pi}} \cdot e^{-\frac{(\sigma\lambda)^2}{2}} \cdot \sqrt{2\pi} = e^{i\mu\lambda - \frac{1}{2}\sigma^2\lambda^2} \]

这里直接计算了重要积分 \(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{x^2}{2}}\mathrm{d}x = \sqrt{2\pi}\)

重要积分的计算

\[ \begin{aligned} \left(\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-\frac{x^2}{2}}\mathrm dx\right)^2&=\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-\frac{y^2}{2}}\mathrm dy\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-\frac{x^2}{2}}\mathrm dx\\ &=\iint\limits_{R^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2}}\mathrm dx\mathrm dy\\ &=\iint\limits_{R^2}e^{-\frac{\rho^2}{2}}\rho\mathrm d\rho\mathrm d\theta\\ &=\int_{0}^{2\pi}\mathrm d\theta\int_0^{+\infty}e^{-\frac{\rho^2}{2}}\rho\mathrm d\rho\\ &=\int_{0}^{2\pi}\mathrm d\theta\int_0^{+\infty}-e^{-\frac{\rho^2}{2}}\mathrm d(-\frac{\rho^2}{2})\\ &=2\pi \end{aligned} \]

可得 \(\displaystyle \int_{-\infty}^{+\infty}e^{-\frac{x^2}{2}}\mathrm dx=\sqrt{2\pi}\)

如果对特征函数进行泰勒展开，会发现特征函数每一阶的系数其实就是原随机变量的各阶矩
因此特征函数可以看成一个将随机变量的各阶矩串联起来的工具，包含了随机变量的大量特征（期望，方差，偏度，峰度等）
同时，特征函数与函数的分布函数紧密联系，特征函数相同便意味着分布函数相同

特征函数的以上特性将由如下形式化的性质进行表达：

特征函数的性质

(1) 如果（多元）随机变量 \(\bm X_1, \cdots, \bm X_n\) 相互独立，则对 \(\forall \lambda \in \mathbb{R}^n\) 有

\[ \phi_{\bm X_1+\cdots+\bm X_n}(\lambda) = \phi_{\bm X_1}(\lambda_1)\cdots \phi_{\bm X_n}(\lambda_n) \]

(2) 对于实值一元随机变量 \(X\) 有

\[ \phi^{(k)}(0) = i^k \mathbb{E}(X^k)\quad \text{for } k=0, 1, 2, \cdots \]

(3) 如果（多元）随机变量 \(\bm X\) 和 \(\bm Y\) 有相同的特征函数，则 \(X\) 和 \(Y\) 有相同的分布，即

\[ \phi_{\bm X}(\lambda) = \phi_{\bm Y}(\lambda), \forall \lambda \quad\Rightarrow\quad F_{\bm X}(x) = F_{\bm Y}(x), \forall X \]

Proof

(1)

\[ \begin{aligned} \phi_{\bm X_1 + \cdots + \bm X_n}(\lambda) &= \mathbb{E}[e^{i\lambda(\bm X_1 + \cdots + \bm X_n)}] \\ &= \mathbb{E}[e^{i\lambda_1\bm X_1} \cdots e^{i\lambda_n\bm X_n}] \\ &= \mathbb{E}[e^{i\lambda_1\bm X_1}] \cdots \mathbb{E}[e^{i\lambda_n\bm X_n}] \\ &= \phi_{\bm X_1}(\lambda_1) \cdots \phi_{\bm X_n}(\lambda_n) \end{aligned} \]

(2)

\[ \begin{aligned} \phi^{(k)}(0) &= \left.\frac{\mathrm{d}^k}{\mathrm{d}\lambda^k}\phi(\lambda)\right|_{\lambda=0} \\ &= \left.\frac{\mathrm{d}^k}{\mathrm{d}\lambda^k}\mathbb{E}[e^{i\lambda X}]\right|_{\lambda=0} \\ &= \left.\frac{\mathrm{d}^k}{\mathrm{d}\lambda^k}\int_{\mathbb{R}} e^{i\lambda x} \mathrm{d}F_{X}\right|_{\lambda=0} \\ &= \left.\int_{\mathbb{R}} \frac{\mathrm{d}^k}{\mathrm{d}\lambda^k} e^{i\lambda x} \mathrm{d}F_{X}\right|_{\lambda=0} \\ &= \int_{\mathbb{R}} i^k x^k \mathrm{d}F_{X} \\ &= i^k \mathbb{E}(X^k) \end{aligned} \]

(3) 由特征函数的定义，假定密度函数存在，有

\[ \begin{aligned} \phi_{\bm X}(\lambda) = \phi_{\bm Y}(\lambda) &\Rightarrow \mathbb{E}[e^{i\lambda\bm X}] = \mathbb{E}[e^{i\lambda\bm Y}] \\ &\Rightarrow \int_{\mathbb{R}^n} e^{i\lambda\bm x} f_{\bm X}(\bm x)\mathrm{d}\bm x = \int_{\mathbb{R}^n} e^{i\lambda\bm y} f_{\bm Y}(\bm y)\mathrm{d}\bm y \\ &\Rightarrow \int_{\mathbb{R}^n} e^{i\lambda\bm x} [f_{\bm X}(\bm x) - f_{\bm Y}(\bm x)]\mathrm{d}\bm x = 0 \end{aligned} \]

对 \(\forall \lambda\) 都成立，可以感觉到 \(f_{\bm X}(\bm x) - f_{\bm Y}(\bm x)=0\)（不太严谨）

严谨的证明可以参考 L. Breiman, Probability, Addison-Wesley Publishing Company, 1968

特征函数的性质还有很多，比如特征函数的共轭性质，特征函数的收敛性质等等，这里不再一一列举。

特征函数的应用

可以用于证明 \(X\sim N(\mu_1, \sigma_1^2)\) 和 \(Y\sim N(\mu_2, \sigma_2^2)\) 可以得到

\[ X+Y \sim N(\mu_1+\mu_2, \sigma_1^2+\sigma_2^2) \]

只需要计算其特征函数就可以证明。

\[ \phi_{X+Y}(\lambda) = \phi_X(\lambda)\phi_Y(\lambda) = e^{i\mu_1\lambda - \frac{1}{2}\sigma_1^2\lambda^2} e^{i\mu_2\lambda - \frac{1}{2}\sigma_2^2\lambda^2} = e^{i(\mu_1+\mu_2)\lambda - \frac{1}{2}(\sigma_1^2+\sigma_2^2)\lambda^2} \]

Law of Large Numbers, Central Limit Theorem

如果一系列随机变量具有相同的分布函数，称其同分布 (identically distributed)；如果这些随机变量还是相互独立的，称其独立同分布 (independent and identically distributed, i.i.d.)。

同分布说明这些随机变量含有相同的概率信息。独立同分布，则说明可以用这些随机变量表示重复独立实验的结果。

Strong Law of Large Numbers

强大数律说明，随着重复独立实验的不断进行，所有实验结果的均值将 almost surely 趋向于期望。也就是说，重复独立实验的次数足够多时，将能够近似得到期望的值。

强大数律

对于一系列独立同分布的 Lebesgue 可积随机变量 \(X_1, X_2, \cdots\)，如果 \(m:=\mathbb{E}(\left| X_i \right|) < \infty\)，则有

\[ P\left(\lim_{n\to\infty} \frac{X_1 + \cdots + X_n}{n} = m\right) = 1 \]

Proof

首先建立所需要的几个假设：

假设这些随机变量都是实值的，即 \(X_i: \Omega\to \mathbb{R}\)
为了简化，假设 \(\mathbb{E}(X_i^4)<\infty\), \(i=1, \cdots\)
假设 \(m=0\)，如果非零，只需要用 \(X_i - m\) 替换 \(X_i\) 即可

考虑

\[ \mathbb{E}\left[ \left( \sum_{i=1}^n X_i \right)^4 \right] = \sum_{i, j, k, l=1}^n \mathbb{E}(X_iX_jX_kX_l) \]

在交叉项中，只要有一项漏出来，就会导致值变为 0，即若存在 \(i\) 同时不等于 \(j, k, l\)，根据独立性就有

\[ \mathbb{E}(X_iX_jX_kX_l) = \mathbb{E}(X_i)\mathbb{E}(X_jX_kX_l) = 0 \]

因此就有

\[ \begin{aligned} \mathbb{E}\left[ \left( \sum_{i=1}^n X_i \right)^4 \right] &= \sum_{i=1}^n \mathbb{E}(X_i^4) + 3\sum_{\substack{i, j=1 \\ i\neq j}}^n \mathbb{E}(X_i^2X_j^2) \\ &= n\mathbb{E}(X_1^4) + 3(n^2-n)\mathbb{E}(X_1^2)^2 = O(n^2) &\leqslant n^2 C \quad \text{for some } C>0 \end{aligned} \]

系数 3 可以从组合的角度想：给定 \(i\)，从 \(j, k, l\) 中选择一个与之相同，剩下两个再组对相同

对给定的 \(\varepsilon >0\)，有

\[ \begin{aligned} P\left(\left| \frac{X_1 + \cdots + X_n}{n} \right| \geqslant \varepsilon\right) &= P\left(\left| \sum_{i=1}^n X_i \right| \geqslant n\varepsilon\right) \\ &\leqslant \frac{1}{(n\varepsilon)^4} \mathbb{E}\left[ \left( \sum_{i=1}^n X_i \right)^4 \right] & \text{(Chebyshev's Inequality)}\\ &\leqslant \frac{C}{\varepsilon^4n^2} \end{aligned} \]

设 \(A_n=\{\omega \in \Omega :\; |(X_1(\omega) + \cdots + X_n(\omega)) / n|\geqslant \varepsilon\}\)，于是就有

\[ \sum P(A_n) \leqslant \sum \frac{C}{\varepsilon^4n^2} < \infty \]

根据 Borel-Cantelli 引理，有 \(P(A_n\; i.o.) = 0\)。再设

\[ B_k := \left\{\omega \in \Omega :\; \limsup_{n\to\infty} \frac{X_1(\omega) + \cdots + X_n(\omega)}{n} \geqslant \frac{1}{k}\right\} \]

其实就是令 \(\varepsilon = 1/k\)，总有 \(P(B_k)=0\)。记 \(B=\lim\limits_{k\to\infty} B_k=\bigcup\limits_{k=1}^{\infty} B_k\)，则有 \(P(B)=0\) 且

\[ \lim_{n\to \infty} \frac{X_1(\omega) + \cdots + X_n(\omega)}{n} = 0,\quad \forall \omega \notin B \]

由此得证。

由于 \(\omega \in B_k\) 可以推出 \(\omega \in B_{k+p}\)，因此有 \(\limsup B_k = \liminf B_k = \bigcup\limits_{k=1}^{\infty} B_k\)，即存在 \(\lim B_k\)

Central Limit Theorem

Laplace, Demovire 曾对二项分布独立同分布随机变量的中心极限定理进行了研究，从比较形象的角度去看，可以解释在给定的一个 bound 之内所有实验结果的和相对于均值的一个波动。在这里略去 Laplace-Demovire 定理这一中心极限定理的特殊情形，直接给出更强的 Lindeberg–Lévy 中心极限定理形式。

Lindeberg–Lévy 中心极限定理

对于一系列独立同分布的实值随机变量 \(X_1, X_2, \cdots\)，设

\[ E(X_i) = \mu, \quad \mathrm{Var}(X_i) = \sigma^2 < \infty,\quad \text{for } i=1, 2, \cdots \]

令 \(S_n=X_1+\cdots+X_n\)，则对于任意实数 \(-\infty < a < b < +\infty\) 有

\[ \lim_{n\to \infty} P(a\leqslant \frac{S_n - n\mu}{\sqrt{n}\sigma}\leqslant b) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_a^b e^{-\frac{x^2}{2}} \mathrm{d}x \]

Outline of Proof

简单地假设 \(\mu=0, \sigma=1\)，如果不是如此则可以先缩放。这样就会有特征函数

\[ \phi_{\frac{S_n}{\sqrt{n}}}(\lambda) = \prod_{i=1}^n\phi_{\frac{X_i}{\sqrt{n}}}(\lambda) =\left[\phi_{\frac{X_1}{\sqrt{n}}}(\lambda)\right]^n =\left[\phi_{X_1}\left(\frac{\lambda}{\sqrt{n}}\right)\right]^n ,\quad \forall \lambda\in \mathbb{R} \]

\(\phi_{\frac{X_i}{\sqrt{n}}}(\lambda) = \mathbb{E}[e^{i\lambda\frac{X_i}{\sqrt{n}}}] = \mathbb{E}[e^{i\frac{\lambda}{\sqrt{n}} X_i}] = \phi_{X_i}(\frac{\lambda}{\sqrt{n}})\)

简写 \(\phi = \phi_{X_1}\)，对其进行泰勒展开到二阶小项。

\[ \phi(\mu) = \phi(0) + \phi'(0)\mu + \frac{1}{2}\phi''(0)\mu^2 + o(\mu^2),\quad \mu \to 0^+ \]

由于 \(\phi(0)=1\), \(\phi'(0)=i\mathbb{E}(X_1)=0\), \(\phi''(0)=i^2\mathbb{E}(X_1^2)=-(\mathrm{Var}(X_1) + [E(X_1)]^2)=-1\)，令 \(\mu=\frac{\lambda}{\sqrt{n}}\) 有

\[ \phi_{X_1}\left( \frac{\lambda}{\sqrt{n}} \right) = 1 - \frac{\lambda^2}{2n} + o\left( \frac{\lambda^2}{n} \right) \]

这样就

\[ \begin{aligned} \phi_{\frac{S_n}{\sqrt{n}}}(\lambda) &= \left[ 1 - \frac{\lambda^2}{2n} + o\left( \frac{\lambda^2}{n} \right) \right]^n \\ &= e^{n\ln\left[1 - \frac{\lambda^2}{2n} + o\left( \frac{\lambda^2}{n} \right)\right]} \\ &\xlongequal{x=\frac{1}{n} \to 0^+} \exp\left\{\frac{\ln\left[1 - \frac{1}{2}\lambda^2x + o\left( \lambda^2x \right)\right]}{x}\right\} \\ &= \exp\left\{\frac{\left(-\frac{1}{2}\lambda^2x + o\left( \lambda^2x \right)\right)+o(x)}{x}\right\} \to e^{-\frac{\lambda^2}{2}} \end{aligned} \]

由此可知 \(\frac{S_n}{\sqrt{n}} \xrightarrow{d} N(0, 1)\)，\(\xrightarrow{d}\) 表示依分布收敛。

可以注意到，对于所构建的变量 \(\displaystyle \frac{S_n - n\mu}{\sqrt{n}{\sigma}}\)，当 \(n\) 足够大时，其区间内的分布概率趋向于单位高斯分布在同一区间内的分布概率，即该变量依分布收敛于单位高斯分布。

中心极限定理 (CLT) 还有许多更强或可能更弱的形式，比如比较有名的 Lyapunov CLT，Lindeberg CLT 等等，可以参考 Central limit theorem - Wikipedia 了解更多。

Conditional Expectation

在这里，我们希望关注的是以随机变量 \(Y\) 为条件，随机变量 \(X\) 的期望 \(\mathbb{E}(X \mid Y)\)。这样的期望是相对比较抽象的，因为大家比较熟悉的期望是以事件 \(B\) 为条件的期望 \(\mathbb{E}(X \mid B)\)：

\[ \mathbb{E}(X \mid B) = \frac{1}{P(B)} \int_B X\mathrm{d} P \]

但是 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 的定义方式不是显然的，因此首先需要寻找定义 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 的方式，然后用直观的方式进行解释。

Approaches to Conditional Expectation

从一个简单的例子出发，可以更好地理解为什么要按后面的方法定义 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\)。

Simple Example

在概率空间 \((\Omega, \mathcal{U}, P)\) 上定义简单随机变量 \(Y=\sum_{i=1}^m a_i\chi_{A_i}\)（请读者回忆前面提过的简单函数 simple function 的定义），并且让 \(A_1, \cdots, A_m\) 构成 \(\Omega\) 的一个划分（即 \(\cup A_i = \Omega\) 且 \(A_i\cap A_j = \emptyset\)），最后再让 \(a_i\) 各不相同，则有

\[ Y(\omega) = \begin{cases} a_1, & &\omega \in A_1 \\ a_2, & &\omega \in A_2 \\ & \vdots & \\ a_m, & &\omega \in A_m \end{cases} \]

由于 \(a_i\) 各不相同，根据 \(Y(\omega)\) 的值可以推知 \(\omega\) 在哪一个 \(A_i\) 之中，这样我们对 \(X(\omega)\) 的估计自然就是 \(\mathbb{E}(X\mid A_i)\) 了。于是有

\[ \mathbb{E}(X\mid Y) = \sum_{i=1}^m \mathbb{E}(X\mid A_i)\cdot \chi_{A_i} = \begin{cases} \mathbb{E}(X\mid A_1), & &\omega \in A_1 \\ \mathbb{E}(X\mid A_2), & &\omega \in A_2 \\ & \vdots & \\ \mathbb{E}(X\mid A_m), & &\omega \in A_m \end{cases} \]

在这个例子中，我们需要注意以下三点：

\(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 是一个随机变量，而不是一个常数，这和 \(\mathbb{E}(X\mid B)\) 不同
\(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 是 \(\mathcal{U}(Y)\)-measurable 的，即在 \(Y\) 的逆像集上定义
\(\int_A X\mathrm{d}P = \int_A \mathbb{E}(X\mid Y)\mathrm{d}P\) 对于任意 \(A\in \mathcal{U}(Y)\) 都成立

理解第三条性质，在任取的 \(Y\) 的某个逆像事件 \(A\) 之下做概率积分，可以理解为 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 相对 \(X\) 更“平缓”了，但是最后积分累积起来的结果是一样的，也就是期望所具有的“均值”的概念

于是，将注意到的性质作为对 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 的定义：

以随机变量为条件的条件期望

令 \(X, Y\) 都定义于同一概率空间，则给定 \(Y\) 的条件下 \(X\) 的条件期望是满足以下条件的所有 \(\:\mathcal{U}(Y)\)-measurable 的随机变量 \(Z\)：

\[ \int_A X\mathrm{d}P = \int_A Z\mathrm{d}P, \quad \forall A\in \mathcal{U}(Y) \]

可以证明，除去一系列概率测度为 0 的集合外，\(Z\) 具有存在唯一性。在后面 \(\mathbb{E}(X \mid \mathcal{V})\) 的定义下，由于有 \(\mathbb{E}(X \mid Y) = \mathbb{E}(X \mid \mathcal{U}(Y))\)，可以通过 \(\mathcal{E}(X \mid \mathcal{V})\) 的存在唯一性证明这一点。然而遗憾的是 \(\mathcal{E}(X \mid \mathcal{V})\) 的存在唯一性的证明需要用到一些进阶的测度论概念，在书中被略去了，因此这里的详细证明如果读者感兴趣可以自己探索。

在理解条件期望 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 的过程中，可以采用代数和几何的两个视角。

从代数视角出发，我们首先将关注点从 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\) 转移到 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\)，\(\mathcal{V}=\mathcal{U}(Y)\) 是由 \(Y\) 生成的 \(\sigma\)-algebra。将 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 定义如下 .

以 \(\sigma\)-algebra 为条件的条件期望

给定概率空间 \((\Omega, \mathcal{U}, P)\)，对于任意 \(\sigma\)-algebra \(\mathcal{V}\subseteq \mathcal{U}\) 和可积随机变量 \(X\)，定义 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 为任何满足如下两个条件的 \(\Omega\) 上的随机变量：

\(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 是 \(\mathcal{V}\)-measurable 的
\(\int_A X\mathrm{d}P=\int_A \mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\mathrm{d}P\), \(\forall A\in \mathcal{V}\)

第一条要求 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 必须利用 \(\mathcal{V}\) 的信息构建，第二条则要求 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 与 \(X\) 在关于 \(\mathcal{V}\) 上的事件的积分上是一致的。

\(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 可以用来代表 \(\mathbb{E}(X\mid Y)\)，容易验证如下事实：

\(\mathbb{E}(X\mid Y)=\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\)
\(\mathbb{E}(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V}))=\mathbb{E}(X)\)
\(\mathbb{E}(X)=\mathbb{E}(X\mid\{\emptyset, \Omega\})\),

从几何视角出发，可以证明 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\) 是 \(X\) 在 \(V:=L^2(\Omega, \mathcal{V})\) 这一线性空间中的投影就是 \(\mathbb{E}(X\mid\mathcal{V})\)，即

\[ \mathbb{E}(X\mid\mathcal{V}) = \mathop{\arg\min}\limits_{Y\in V}\| Y - X \|^2 \]

\(L^2(\Omega, \mathcal{V})\) 意为包含所有 2- 范数有限的实值 \(\mathcal{V}\)-measurable 随机变量 \(Y\) 的线性空间，其中 2- 范数定义为

\[ \|Y\| := \left(\int_{\Omega} Y^2 \mathrm{d}P \right)^{\frac{1}{2}} < \infty \]

该 2- 范数是相对于如下 \(L^2(\Omega, \mathcal{V})\) 上的内积而言的：\(\forall X, Y\in L^2(\Omega, \mathcal{V})\)，有

\[ (X, Y) := \int_{\Omega} XY \mathrm{d}P = \mathbb{E}(XY) \]

可以注意到 \(V\) 只是在 \(\mathcal{V}\) 的基础上附加了度量而已，基本可以等同起来看。

Properties

条件期望的性质

(1) 对于常数 \(a, b\)，

\[ E(aX+bY\mid\mathcal{V})=aE(X\mid\mathcal{V})+bE(Y\mid\mathcal{V}) \quad a.s. \]

(2) 若 \(X\) 是 \(\mathcal{V}\)-measurable 的，则

\[ E(X\mid\mathcal{V})=X \quad a.s. \]

(3) 若 \(X\) 是 \(\mathcal{V}\)-measurable 的且 \(XY\) 可积，则

\[ E(XY\mid\mathcal{V})=XE(Y\mid\mathcal{V}) \quad a.s. \]

(4) 若 \(X\) 独立于 \(\mathcal{V}\)，则

\[ E(X\mid\mathcal{V})=E(X) \quad a.s. \]

(5) 若 \(\mathcal{W}\subseteq\mathcal{V}\)，则

\[ E(X\mid\mathcal{V})\leq E(Y\mid\mathcal{V}) \quad a.s. \]

(6) \(X\leqslant Y\; a.s. \Rightarrow\)

\[ E(X\mid\mathcal{W})=E(E(X\mid\mathcal{V})\mid\mathcal{W})=E(E(X\mid\mathcal{W})\mid\mathcal{V}) \quad a.s. \]

留作习题证明略

另外，原始的期望存在琴生不等式，对于条件期望也存在琴生不等式。

条件琴生不等式 (Conditional Jensen Inequality)

给定凸函数 \(\Phi: \mathbb{R}\to \mathbb{R}\)，且 \(\mathbb{E}(|\Phi(X)|)<\infty\)，有

\[ \Phi (\mathbb{E} (X\mid \mathcal{V})) = \mathbb{E} ( \Phi (X) \mid \mathcal{V}) \]

留作习题证明略

Martingales

设 \(Y_1, Y_2, \cdots\) 是一列独立实值随机变量（不一定同分布），满足

\[ \mathbb{E}(Y_i) = 0,\quad i = 1, 2, \cdots \]

定义 \(S_n = Y_1 + \cdots + Y_n\)，给定 \(S_1, \cdots, S_n\)，现在希望预测 \(S_{n+k}\)，有条件期望

\[ \begin{aligned} \mathbb{E}(S_{n+k}\mid S_1, \cdots, S_n) &= \underbrace{\mathbb{E}(S_n\mid S_1, \cdots, S_n)}_{\text{given }S_1, \cdots, S_n} + \underbrace{\mathbb{E}(Y_{n+1}+\cdots+Y_{n+k}\mid S_1, \cdots, S_n)}_{Y_{n+t} \text{ independent of }S_1, \cdots, S_n} \\ &= S_n + \mathbb{E}(Y_{n+1} + \cdots + Y_{n+k}) \\ &= S_n \end{aligned} \]

可知对于 \(\forall k\geqslant 1\)，对 \(S_{n+k}\) 的最佳估计都是 \(S_n\)。这里可以认为描述了一个“公平” (fair) 的赌博游戏，\(Y_i\) 是每局的收益，从此刻 (\(n\)) 望未来，未来的收益期望始终等于现在的收益。这里的 \(\{S_n\}\) 就是一种离散鞅，描述的未来期望如直线一般前进。

离散鞅 (discrete martingale)

设 \(X_1, X_2, \cdots\) 是一列实值随机变量，有 \(\mathbb{E}(|X_i|)<\infty (i=1, 2, \cdots)\)，如果有

\[ \mathbb{E}(X_{n+1}\mid X_1, \cdots, X_n) = X_n \quad a.s., \quad n=1, 2, \cdots \]

我们就称 \(\{X_i\}_{i=1}^{\infty}\) 是一个（离散）鞅，即 (discrete) martingale。

引入连续时间 \(t\)，就可以在连续的随机过程的意义上定义连续的鞅。

history

令 \(X(\cdot)\) 为实值随机过程，则不正式地定义生成 \(\sigma\)-algebra

\[ \mathcal{U}(t)L=\mathcal{U}(X(s)\mid 0\leqslant s\leqslant t) \]

为直到时间 \(t\) 的历史信息 (history)。

鞅 (martingale)

设 \(X(\cdot)\) 是连续时间 \(t\geqslant 0\) 的实值随机过程，且满足 \(\mathbb{E}(|X(t)|)<\infty\), \(\forall t\geqslant 0\)。

(1) 如果有

\[ X(s) = \mathbb{E}(X(t)\mid \mathcal{U}(s)) \quad a.s., \quad \forall t\geqslant s \geqslant 0 \]

则称 \(X(\cdot)\) 是一个鞅 (martingale)。

(2) 如果有

\[ X(s) \leqslant \mathbb{E}(X(t)\mid \mathcal{U}(s)) \quad a.s., \quad \forall t\geqslant s \geqslant 0 \]

则称 \(X(\cdot)\) 是一个下鞅 (submartingale)。

同理可知上鞅 (supmartingale) 只需要把下鞅定义式中的 \(\leqslant\) 改成 \(\geqslant\) 就行。

一维布朗运动

一维布朗运动 \(W(\cdot)\) 就是一种鞅。记 \(\mathcal{W}(t) := \mathcal{U}(W(s)\mid 0\leqslant s\leqslant t)\)，则对 \(t\geqslant s\) 有

\[ \begin{aligned} \mathbb{E}(W(t)\mid \mathcal{W}(s)) &= \mathbb{E}(W(t)-W(s)\mid \mathcal{W}(s))+\mathbb{E}(W(s)\mid \mathcal{W}(s)) \\ &= \mathbb{E}(W(t)-W(s)) + W(s) \\ &= W(s)\quad a.s. \end{aligned} \]

注意根据布朗运动的定义，\(W(t)-W(s)\sim N(0, t-s)\)，与 history \(\mathcal{W}(s)\) 无关。

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