「カップリング」の版間の差分
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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, ランダムな時間<math>\tau \,</math>があって, 任意の<math>t \ge \tau \,</math>に対して, <math>X(t)=Y(t) \,</math>が成り立つとき, 確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>は確率過程<math>\{Y(t)\} \,</math>とカップリングしているという. この場合, <math> | + | 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, ランダムな時間<math>\tau \,</math>があって, 任意の<math>t \ge \tau \,</math>に対して, <math>X(t)=Y(t) \,</math>が成り立つとき, 確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>は確率過程<math>\{Y(t)\} \,</math>と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, <math>\{Y(t)\} \,</math>の解析で置き換えることができる. |
2007年8月8日 (水) 17:46時点における版
【かっぷりんぐ (coupling)】
2つの確率過程と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, としたときのの極限分布は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.
