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(49)因此,如果将“gm=(fm-1.- fm)EP{ξ| fm},m=1,∞, 然后是“gm”≥ 0,它是Fm可测量且EP'gm≤ EPξ(| fm-1 |+| fm |)<∞. 它证明了所需的陈述。推论1。如果fm=α,m=1,∞,α∈ R、 ξ∈ A、 然后{αEP{ξ| Fm},Fm}∞m=0是局部正则鞅。假设ξ=1,则{fm,fm}∞m=0是相对于等价测度m的凸集的局部正则超鞅。表示f适应过程集f={f={fm}∞m=0,P(| fm |<∞) = 1,P∈ M、 fm公司≤ fm公司-1}. (50)每ξ∈ 我们可以引入一组自适应过程slξ={f={fmEP{ξ| Fm}}∞m=0,{fm}∞m=0∈ F、 EPξ| fm |<∞, P∈ M} ,(51)andV=[ξ∈ALξ。(52)推论2。集合K中的每个随机过程,其中K=(m∑i=1Ci'fi,'fi∈ 五、 Ci公司≥ 0,i=1,m,m=1,∞), (53)是相对于可测空间上等价测度M的凸集的局部正则超鞅{Ohm, F}带有过滤功能。证据证据很明显。定理5。在可测量空间上{Ohm, F}和过滤fn在此基础上,设M是等价测度的任意凸集。假设{fm,fm}∞m=0是相对于等价测度m的凸集的非负一致可积超鞅,则它是局部正则超鞅的充要条件属于集K证明。必然性很明显,如果{fm,fm}∞m=0属于K,则是局部正则超鞅。足够的能力。假设{fm,fm}∞m=0是局部正则超鞅。然后存在非负adaptedprocess{gm}∞m=1,EP?gm<∞, m=1,∞, 和一个鞅{Mm}∞m=0,因此fm=Mm-m级∑i=1?gi,m=0,∞. (54)然后Mm≥ 0,m=0,∞, EPMm<∞, P∈ M、 自0<EPMm=f<∞ 我们有EPm∑i=1?gi<f。让我们把g∞=林姆→∞m级∑i=1?gi。利用fm的一致可积性,我们可以通过等式ep(fm+m)达到极限∑i=1?gi)=f,P∈ M、 (55)作为M→ ∞. 在最后一个等式中传递到极限,如m→ ∞, 我们获得EP(f∞+ g∞) = f、 P∈ M
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