1) Hilbert-valued semimartingale
Hilbert值半鞅
2) convergence of Hilbert-valued semimartingales
Hilbert-值半鞅的收敛
3) Hilbert valued martingale measures
Hilbert值鞅测度
4) the stability of SED with respect to Hilbert-valued semimartingales
关于Hilbert-值半鞅随机微分方程的稳定性
5) H-valued semimartingale random measures
H-值半鞅测度
1.
In this paper, we introduce the notion of H-valued semimartingale random measures and investigate their fundamental properties.
本文引进了H-值半鞅测度,研究了其基本性质和与之相联系的随机积分。
6) semimartingale
半鞅
1.
Large Deviations for Solutions to Stochastic Differential Equations Driven by Semimartingale with Non-Lipschitz Coefficients
半鞅非Lipschitz系数随机微分方程解的大偏差
2.
Let {Xn} be a sequence of semimartingale in a filtered complete probability space(Ω,F,F,P) satisfying the usual condition.
首先利用半鞅Girsanov定理与闭图像定理证明了:若{Xn}是带滤基的完备概率空间(Ω,F,F,P)中的一列半鞅,其中滤基F=(Ft)t≥0满足通常条件,且{Xn}在关于P的Emery拓扑空间中收敛于X,则当概率测度Q■locP时,{Xn}在关于Q的Emery拓扑空间中也收敛于X。
补充资料：半鞅
半鞅
semi-martingale
半鞍[，，‘一mar伪笔aie;ceMHM即T.Hra几] 一个可以表示为一局部鞍(~血夸11e)与一局部有界变差过程之和的随机过程(stochastic process).为了严格定义半鞍，可从一个随机基(O，犷，F，尸)出发，其中F=(犷:)，办。(见轶(扛以nin酬e)).一个随机过程X=(X，，.、，)，，。称为半鞍(~一~-血邵由)，如果它的轨道右连续且有左极限，而且它可以表成X:=M，+V:的形式，其中M二(M，，犷。)是一个局部鞍，而V=(V:，丫，)是一个局部有界变差过程，即 丁}dV、(田，‘<的，‘>O，。‘“· 0一般这个表示是非唯一的.但限于V为可料过程时该表示是唯一的(在随机等价意义下).下面这些过程都属于半鞍族(当然还有局部鞍和局部有界变差过程本身):局部上鞍和下鞍，独立增量过程X使对任何几〔R函数.f(t)=Ee‘人万，是局部有界变差函数(从而含所有平稳独立增量过程)，伊藤过程，扩散型过程等等.半秧族在等价测度的改变下是不变的.如果X是一个半秧，f.二次连续可微，则f(X)=(f(X亡)，/，)也是半鞍，且伊藤公式(It6 formu】a): .厂(x:)一，(、‘，)+丁z，(x、一)dx，+ 0 +合了厂。(x，一)“〔X，X，:+ (j 十，，柔:“(X，)一j(X一)一f’(X一)△X·]成立，或等价地.f(x‘)一f(x。，)+丁，，(、，一)己x、+ D +告)·厂’‘X一，“【‘，‘，S十 +艺L厂(x，)一厂(x，_)一f‘(x、一)△x，- 0
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条