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该公式可以通过notingP(τk>t,k)以与前面命题类似的方式获得∈ K | XI=XI)=n-KXm=0Xpl=1Jl∩K级=P(τI(m)≤ t<τI(m+1),d(τI(p))=Jp,p≤ m | XI=XI),其中我们理解J= 当m=0.5独立5.1“调和测度”的模型时,我们所需的联合分布是从“调和测度”QI中获得的。在这一节中,我们在Xi之间强加独立。那么它实际上是用Xito[Ki]的调和测度表示的,∞), 我∈ 一、 让我们更准确地说。设▄X是一种业务照常流程,给定为▄Xit=xi+Zt(σi(▄Xis)dWi+ui(▄Xis)dt),▄τibe其默认时间:▄τi:=inf{s>0:▄Xis≤ Ki}。我们假设(△τi,△Xi)的每个分布都有一个密度,并且putpj(Xi,s)=P(△τi)∈ ds | Xi=Xi)ds,and qi(Xi,yi,s)=P(△τi>s,△Xis∈ dyi | Xi=Xi)dyi,代表Xi,yi∈ [Ki,∞) s>0。“调和测度”,即XIτ(1)的分布,可通过以下引理10获得∈ B(G)和S∈ B(0,∞),Q(x,A,S)=ZSXipi(xi,S)dsZAδKi(dyi)Yj6=iqj(xj,yj,S)dyj,(14),其中δ*狄拉克三角洲在*.证据(14)的左侧=ZSXiP({τi∈ ds}∩j6=i{τi<τj,~X▄τj∈ A} )=ZSXiZAδKi(dyi)P(|τi)∈ ds,s<τj,~Xjs∈ d yj,j 6=i)。Xi独立后∈ 一、 我们有理想的关系(14)。We putgIJ(xI,A,s):=ZQi∈我,我,∞)∩阿伊∈I\\Jqi(xi,yi+Xj∈JCj,i,s)dyi,andgJI(xI,s):=gIJ(xI,RI,s)=再益∈I\\Jqi(xi,yi,s)对于s>0和A∈ B(RI\\J)。因为这里有一个密度,我们会写,稍微滥用旋转,hI(xI,s)=hI(xI,ds)/ds≡ P(dI(τI(1))=I,τI(1)∈ ds | XI=XI)/ds,s>0。非空J(i,S)的定理11(i)∈ B(0,∞), 和A∈ B(RI),hIJ(x=xI,A,S)=ZShJ(xJ,S)gIJ(S,xI,A)ds。(15) (ii)对于s>0,hI(x=xI,s)=xI∈Ipi(xi,s)!1 +我-1Xm=1(-1) mXIm(…(I(I:=ImYl=1gIl-1Il(xIl-1英寸(秒).(16) 证明。(i) 需要显示A=Qi的时间∈I\\J(ai,bi)。
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