On recurrence relations of two singular measures generated by a stochastic row
On recurrence relations of two singular measures generated by a stochastic row
Abstract
Singular measures in function theory are very understudied, in contrast to continuous and discrete measures. To fill this gap, the authors of this article have examined singular measures generated by a stochastic procedure using a homogeneous Markov chain. On the other hand, these measures can also be regarded as Fourier transforms of the probability distribution of the studied stochastic row.
In the basic properties of the discussed measures were described and proved, with the help of which it will be possible, firstly, to continue the study of singular measures on this example, and secondly, to try to apply the obtained mathematical results in statistics, information theory, signal processing.
In this paper, the relationship between two singular measures is studied and recurrence relations linking them to each other are derived.
The results obtained, besides their mathematical beauty, can be further used to study the asymptotic behaviour of these probability measures, to find their zeros, and to explore their properties as singular measures in more detail.
1. Введение
Рассмотрим стохастическую последовательность знаков {
Стохастические свойства последовательности знаков определяются свойствами вероятностной меры Р, определяемой, в свою очередь, согласованным свойством конечномерных распределений
Счетный случайный процесс
где
Рассмотрим ряд
где
Существует взаимно-однозначное соответствие между функциями распределения и вероятностными мерами на
И обратно, если задана вероятностная мера Р на
С помощью введенных обозначений соответствие между множеством всех функций распределения F и множеством всех вероятностных мер P может быть выражено следующим образом:
Таким образом, все утверждения для функций распределения справедливы и для вероятностных мер.
Вероятностное распределение суммы ряда (2) является сингулярной мерой, носитель которой – канторовское множество с постоянным отношением разбиения
В данной статье рассмотрим сингулярные меры, порожденные стохастической процедурой, описываемой (1) и (2), с точки зрения изучения их свойств и взаимосвязи.
Для краткости изложения введем следующие обозначения:
Характеристическая функция системы
и, согласно определению, является преобразованием Фурье совместного распределения
Кроме этого, рассмотрим функцию, которая также является сингулярной вероятностной мерой
Для совместного распределения системы, связанной простой марковской зависимостью с матрицей переходных вероятностей, справедливо соотношение:
и
В отличие от непрерывных и дискретных мер, сингулярные меры в теории функций изучены не в полной мере. В данной статье будет рассмотрена связь между сингулярными мерами (3) и (4) и доказаны рекуррентные соотношения, связывающие эти меры друг с другом.
2. Реккурентное соотношение для сингулярных мер, порожденных простой однородной марковской цепью
2.1. Теорема
Для сингулярных мер, определяемых соотношениями (3) и (4), справедливо рекуррентное соотношение:
2.1.1. Доказательство
Сначала покажем справедливость (6) для сингулярной меры
Обозначив
То есть
Для n+1 имеем:
Отсюда, используя формулу сложения
Ввиду четности косинуса гиперболического и нечетности синуса гиперболического, а также того, что
Отсюда
Итак, имеем формулу для
Аналогично получается (6) для
Учитывая формулу сложения
Таким образом, получаем формулу для
Теорема полностью доказана.
Перед тем как привести еще один вариант рекуррентного соотношения, связывающего сингулярные меры, порожденные стохастическим рядом (2), сформулируем и докажем несколько вспомогательных утверждений.
Лемма 2.2
Справедливо равенство
2.2.1. Доказательство
По определению гиперболического тангенса имеем
Согласно (5)
Тогда можно представить
Аналогично получаем, что
И поэтому
Лемма доказана.
2.3. Лемма 2
Справедливо неравенство
2.3.1. Доказательство
Так как
Лемма доказана.
Для краткости записи обозначим
Получим еще одну формулу для характеристической функции
Согласно равенству (7) имеем
Подставив n=0 в соотношение (8) и учитывая только что полученное равенство, можно записать
При n=1 из (8) и равенств, полученных ранее, имеем
Аналогично рассуждая, получим при n=2:
При n=3:
И так далее.
Таким образом, можно сделать предположение, что справедлива следующая
2.4. Теорема 2
Для сингулярных мер
2.4.1. Доказательство
Обоснуем справедливость (9) с помощью метода математической индукции.
Как было показано ранее, при n=0 имеем
Нетрудно видеть, что данное выражение удовлетворяет (9).
Таким образом, при n=0 соотношение (9) выполняется. Далее предположим, что (9) уже доказано для n. Докажем, что из этого предположения вытекает справедливость рекуррентного соотношения (9) и для n+1.
Согласно формуле (8),
Tак как по нашему предположению соотношение (9) справедливо для
Таким образом нетрудно видеть что рекуррентное соотношение (9) выполняется и для n+1.
Согласно методу математической индукции теорема доказана.
3. Рекуррентное соотношение для характеристической функции стохастического ряда
Переходя к пределу при
3.1. Теорема 3
Для характеристической функции стохастического ряда (2) справедливо рекуррентное соотношение
3.1.1. Доказательство
Докажем, что при
Рассмотрим произвольный компакт
Так как бесконечное произведение
Получаем
Оценим абсолютную величину последнего слагаемого в (11):
Последнее равенство записано ввиду того, что выражение
Оценим абсолютную величину
Из определения сингулярной меры (4) и согласно
имеемТогда получаем
Оценим абсолютную величину.
Так как функция комплексной переменной косинус принимает наибольшие значения на мнимой оси, то справедливо:
Таким образом, можно записать:
Ряд
Так как переменная z принадлежит компакту, то можно найти такую
Так как
Тогда для всех номеров
то есть при
Следовательно, при
Теорема доказана.
4. Заключение
В данной статье были получены рекуррентные соотношения, связывающие сингулярные меры, порожденные простой однородной марковской цепью.
Как известно, марковские цепи имеют широкое применение в различных областях науки. Используя полученные в данной статье результаты, можно продолжить изучение сингулярных мер, порожденных простой однородной марковской цепью, что поможет как в дальнейшем исследовании подобных мер, так и в возможном практическом применении полученных результатов.
марковской цепью, что поможет как в дальнейшем исследовании подобных мер, так и в возможном практическом применении полученных результатов.
