「エルゴード定理」の版間の差分

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定常な離散時間確率過程 <math>\{ X_n \} \, </math>が有限な平均値をもつならば, 確率1で
 
定常な離散時間確率過程 <math>\{ X_n \} \, </math>が有限な平均値をもつならば, 確率1で
  
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   \lim_{n\rightarrow\infty} \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i = \mbox{E}(X_1|\mathcal{G})
 
   \lim_{n\rightarrow\infty} \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i = \mbox{E}(X_1|\mathcal{G})
 
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が成り立つ.  
 
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2007年7月17日 (火) 10:15時点における版

【えるごーどていり (ergodic theorem)】


定常な離散時間確率過程 が有限な平均値をもつならば, 確率1で



が成り立つ. ここで,

のずらしに関する不変事象の -集合体である. この結果を, (離散時間)エルゴード定理と呼ぶ. 特に、 がエルゴード的ならば右辺は となる。連続時間確率過程についても同様である。