「カップリング」の版間の差分

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'''【 かっぷりんぐ (coupling) 】'''
 
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2つの確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>と<math>\{Y(t)\} \,</math>が
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2つの[[確率過程]]<math>\{X(t)\} \,</math>と<math>\{Y(t)\} \,</math>が
 
ある時間以後一致する,すなわち,
 
ある時間以後一致する,すなわち,
 
ランダムな時間<math>\tau \,</math>があって,
 
ランダムな時間<math>\tau \,</math>があって,
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カップリングしているという.
 
カップリングしているという.
 
この場合,<math>t \to \infty \,</math>としたときの<math>X(t) \,</math>の
 
この場合,<math>t \to \infty \,</math>としたときの<math>X(t) \,</math>の
極限分布は<math>Y(t) \,</math>の極限分布に一致する.
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[[極限分布]]は<math>Y(t) \,</math>の極限分布に一致する.
 
したがって,確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>の極限分布に関する解析を,
 
したがって,確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>の極限分布に関する解析を,
 
<math>\{Y(t)\} \,</math>の解析で置き換えることができる.
 
<math>\{Y(t)\} \,</math>の解析で置き換えることができる.

2007年9月20日 (木) 17:45時点における版

【 かっぷりんぐ (coupling) 】

2つの確率過程が ある時間以後一致する,すなわち, ランダムな時間があって, 任意のに対して, が成り立つとき, 確率過程は確率過程と カップリングしているという. この場合,としたときの極限分布の極限分布に一致する. したがって,確率過程の極限分布に関する解析を, の解析で置き換えることができる.