Wahrscheinlichkeitstheorie:
Gespeichert in:
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Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2006
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Grundlagen der Maßtheorie.................................. 1
1.1 Mengensysteme............................................ 1
1.2 Mengenfunktionen ......................................... 11
1.3 Fortsetzung von Maßen ..................................... 17
1.4 Messbare Abbildungen...................................... 33
1.5 Zufall
2 Unabhängigkeit............................................. 47
2.1 Unabhängigkeit von Ereignissen.............................. 47
2.2 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen.......................... 54
2.3 Kolmogorov sches 0-1 Gesetz................................ 61
2.4 Beispiel: Perkolation........................................ 64
3 Erzeugendenfunktion........................................ 75
3.1 Definition und Beispiele..................................... 75
3.2
3.3 Verzweigungsprozesse...................................... 80
4 Das Integral................................................ 83
4.1 Konstruktion und einfache Eigenschaften ...................... 83
4.2 Monotone Konvergenz und Lemma von Fatou .................. 91
4.3 Lebesgue-Integral versus Riemann-Integral..................... 93
5 Momente und Gesetze der Großen Zahl......................... 97
5.1 Momente ................................................. 97
5.2 Schwaches Gesetz der Großen Zahl........................... 104
VIII Inhaltsverzeichnis
5.3 Starkes Gesetz der Großen Zahl ..............................107
5.4 Konvergenzrate im starken GGZ..............................115
5.5 Der Poissonprozess.........................................118
6 Konvergenzsätze............................................125
6.1 Fast-überall- und
6.2 Gleichgradige Integrierbarkeit................................130
6.3 Vertauschung von Integral und Ableitung.......................136
7 £P-Räume und Satz von Radon-Nikodym.......................139
7.1 Definitionen...............................................139
7.2 Ungleichungen und Satz von Fischer-Riesz.....................141
7.3 Hilberträume..............................................147
7.4 Lebesgue scher Zerlegungssatz...............................150
7.5 Ergänzung: Signierte Maße..................................154
7.6 Ergänzung: Dualräume......................................160
8 Bedingte Erwartungen.......................................165
8.1 Elementare bedingte Wahrscheinlichkeiten.....................165
8.2 Bedingte Erwartungen ......................................168
8.3 Reguläre Version der bedingten Verteilung .....................175
9
9.1 Prozesse, Filtrationen, Stoppzeiten............................183
9.2
9.3 Diskretes stochastisches Integral..............................192
9.4 Diskreter Martingaldarstellungssatz und CRR Modell............194
10 Optional
10.1 Doob-Zerlegung und quadratische Variation....................199
10.2 Optional
10.3 Gleichgradige Integrierbarkeit und Optional
11 Martingalkonvergenzsätze und Anwendungen...................209
Inhaltsverzeichnis
11.1 Die Doob sche Ungleichung .................................209
11.2 Martingalkonvergenzsätze...................................211
11.3 Beispiel: Verzweigungsprozess...............................219
12 Rückwärtsmartingale und Austauschbarkeit.....................221
12.1 Austauschbare Familien von Zufalls variablen...................221
12.2 Rückwärtsmartingale .......................................226
12.3 Satz von de Finetti.........*.................................228
13 Konvergenz von Maßen......................................233
13.1 Wiederholung
13.2 Schwache und vage Konvergenz..............................240
13.3 Der Satz von Prohorov......................................248
13.4 Anwendung: Satz von de Finetti - anders angeschaut.............257
14 W-Maße auf Produkträumen .................................259
14.1 Produkträume..............................................260
14.2 Endliche Produkte und Übergangskerne........................263
14.3 Satz von Ionescu-Tulcea und Projektive Familien................272
14.4 Markov sche Halbgruppen...................................276
15 Charakteristische Funktion und Zentraler Grenzwertsatz.........281
15.1 Trennende Funktionenklassen................................281
15.2 Charakteristische Funktionen: Beispiele........................288
15.3 Der
15.4 Charakteristische Funktion und Momente......................299
15.5 Der Zentrale Grenzwertsatz..................................304
15.6 Mehrdimensionaler Zentraler Grenzwertsatz....................312
16 Unbegrenzt teilbare Verteilungen..............................315
16.1 Die
16.2 Stabile Verteilungen........................................327
17 Markovketten ..............................................333
X
17.1 Begriffsbildung und Konstruktion.............................333
17.2 Diskrete Markovketten, Beispiele.............................340
17.3 Diskrete Markovprozes
17.4 Diskrete Markovketten, Rekurrenz und Transienz................349
17.5 Anwendung: Rekurrenz und Transienz von Irrfahrten ............353
17.6 Invariante Verteilungen......................................360
18 Konvergenz von Markovketten................................365
18.1 Periodizität von Markovketten................................365
18.2 Kopplung und Konvergenzsatz ...............................369
18.3 Markovketten Monte Carlo Methode ..........................376
18.4 Konvergenzgeschwindigkeit..................................383
19 Markovketten und elektrische Netzwerke.......................389
19.1 Harmonische Funktionen....................................389
19.2 Reversible Markovketten....................................392
19.3 Elektrische Netzwerke......................................393
19.4 Rekurrenz und Transienz....................................399
19.5 Netzwerkreduktion.........................................405
19.6 Irrfahrt in zufälliger Umgebung...............................412
20 Ergodentheorie.............................................415
20.1 Begriffsbildung............................................415
20.2 Ergodensätze..............................................418
20.3 Beispiele..................................................421
20.4 Anwendung: Rekurrenz von Irrfahrten.........................423
20.5 Mischung.................................................426
21 Die Brown sche Bewegung....................................429
2L1 Stetige Modifikationen......................................429
21.2 Konstruktion und Pfadeigenschaften...........................436
21.3 Starke Markoveigenschaft...................................441
21.4 Ergänzung: Feller Prozesse ..................................444
Inhaltsverzeichnis
21.5 Konstruktion durch L2-Approximation ........................447
21.6 Der Raum C([0, oo)) .......................................451
21.7 Konvergenz von W-Maßen auf C([0, oo))......................453
21.8 Satz von Donsker...........................................456
21.9 Pfadweise Konvergenz von Verzweigungsprozessen*.............460
21.10Quadratische Variation und lokale
22 Gesetz vom iterierten Logarithmus.............................477
22.1 Iterierter Logarithmus für die Brown sche Bewegung.............477
22.2 Skorohod scher Einbettungssatz..............................480
22.3 Satz von Hartman-Wintner...................................486
23 Große Abweichungen........................................489
23.1 Satz von
23.2 Prinzip der großen Abweichungen ............................494
23.3 Satz von Sanov ............................................498
23.4 Varadhan sches Lemma und Freie Energie......................502
24 Der Poisson sche Punktprozess................................509
24.1 Zufällige Maße ............................................509
24.2 Eigenschaften des Poisson schen Punktprozesses................513
24.3 Die Poisson-Dirichlet-Verteilung*.............................519
25 Das
25.1 Das Ito-Integral bezüglich der Brown schen Bewegung...........527
25.2
25.3 Die
25.4 Dirichlet-Problem und Brown sche Bewegung..................546
25.5 Rekurrenz und Transienz der Brown schen Bewegung............548
26
26.1 Starke Lösungen...........................................551
26.2 Schwache Lösungen und Martingalproblem ....................560
26.3 Eindeutigkeit schwacher Lösungen via Dualität.................567
XII Inhaltsverzeichnis
Literatur.......................................................575
Notation.......................................................583
Glossar englischer Ausdrücke.....................................587
Namensregister.................................................589
Sachregister....................................................593
|
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Inhaltsverzeichnis
1 Grundlagen der Maßtheorie. 1
1.1 Mengensysteme. 1
1.2 Mengenfunktionen . 11
1.3 Fortsetzung von Maßen . 17
1.4 Messbare Abbildungen. 33
1.5 Zufall
2 Unabhängigkeit. 47
2.1 Unabhängigkeit von Ereignissen. 47
2.2 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen. 54
2.3 Kolmogorov'sches 0-1 Gesetz. 61
2.4 Beispiel: Perkolation. 64
3 Erzeugendenfunktion. 75
3.1 Definition und Beispiele. 75
3.2
3.3 Verzweigungsprozesse. 80
4 Das Integral. 83
4.1 Konstruktion und einfache Eigenschaften . 83
4.2 Monotone Konvergenz und Lemma von Fatou . 91
4.3 Lebesgue-Integral versus Riemann-Integral. 93
5 Momente und Gesetze der Großen Zahl. 97
5.1 Momente . 97
5.2 Schwaches Gesetz der Großen Zahl. 104
VIII Inhaltsverzeichnis
5.3 Starkes Gesetz der Großen Zahl .107
5.4 Konvergenzrate im starken GGZ.115
5.5 Der Poissonprozess.118
6 Konvergenzsätze.125
6.1 Fast-überall- und
6.2 Gleichgradige Integrierbarkeit.130
6.3 Vertauschung von Integral und Ableitung.136
7 £P-Räume und Satz von Radon-Nikodym.139
7.1 Definitionen.139
7.2 Ungleichungen und Satz von Fischer-Riesz.141
7.3 Hilberträume.147
7.4 Lebesgue'scher Zerlegungssatz.150
7.5 Ergänzung: Signierte Maße.154
7.6 Ergänzung: Dualräume.160
8 Bedingte Erwartungen.165
8.1 Elementare bedingte Wahrscheinlichkeiten.165
8.2 Bedingte Erwartungen .168
8.3 Reguläre Version der bedingten Verteilung .175
9
9.1 Prozesse, Filtrationen, Stoppzeiten.183
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9.3 Diskretes stochastisches Integral.192
9.4 Diskreter Martingaldarstellungssatz und CRR Modell.194
10 Optional
10.1 Doob-Zerlegung und quadratische Variation.199
10.2 Optional
10.3 Gleichgradige Integrierbarkeit und Optional
11 Martingalkonvergenzsätze und Anwendungen.209
Inhaltsverzeichnis
11.1 Die Doob'sche Ungleichung .209
11.2 Martingalkonvergenzsätze.211
11.3 Beispiel: Verzweigungsprozess.219
12 Rückwärtsmartingale und Austauschbarkeit.221
12.1 Austauschbare Familien von Zufalls variablen.221
12.2 Rückwärtsmartingale .226
12.3 Satz von de Finetti.*.228
13 Konvergenz von Maßen.233
13.1 Wiederholung
13.2 Schwache und vage Konvergenz.240
13.3 Der Satz von Prohorov.248
13.4 Anwendung: Satz von de Finetti - anders angeschaut.257
14 W-Maße auf Produkträumen .259
14.1 Produkträume.260
14.2 Endliche Produkte und Übergangskerne.263
14.3 Satz von Ionescu-Tulcea und Projektive Familien.272
14.4 Markov'sche Halbgruppen.276
15 Charakteristische Funktion und Zentraler Grenzwertsatz.281
15.1 Trennende Funktionenklassen.281
15.2 Charakteristische Funktionen: Beispiele.288
15.3 Der
15.4 Charakteristische Funktion und Momente.299
15.5 Der Zentrale Grenzwertsatz.304
15.6 Mehrdimensionaler Zentraler Grenzwertsatz.312
16 Unbegrenzt teilbare Verteilungen.315
16.1 Die
16.2 Stabile Verteilungen.327
17 Markovketten .333
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17.1 Begriffsbildung und Konstruktion.333
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17.4 Diskrete Markovketten, Rekurrenz und Transienz.349
17.5 Anwendung: Rekurrenz und Transienz von Irrfahrten .353
17.6 Invariante Verteilungen.360
18 Konvergenz von Markovketten.365
18.1 Periodizität von Markovketten.365
18.2 Kopplung und Konvergenzsatz .369
18.3 Markovketten Monte Carlo Methode .376
18.4 Konvergenzgeschwindigkeit.383
19 Markovketten und elektrische Netzwerke.389
19.1 Harmonische Funktionen.389
19.2 Reversible Markovketten.392
19.3 Elektrische Netzwerke.393
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19.5 Netzwerkreduktion.405
19.6 Irrfahrt in zufälliger Umgebung.412
20 Ergodentheorie.415
20.1 Begriffsbildung.415
20.2 Ergodensätze.418
20.3 Beispiele.421
20.4 Anwendung: Rekurrenz von Irrfahrten.423
20.5 Mischung.426
21 Die Brown'sche Bewegung.429
2L1 Stetige Modifikationen.429
21.2 Konstruktion und Pfadeigenschaften.436
21.3 Starke Markoveigenschaft.441
21.4 Ergänzung: Feller Prozesse .444
Inhaltsverzeichnis
21.5 Konstruktion durch L2-Approximation .447
21.6 Der Raum C([0, oo)) .451
21.7 Konvergenz von W-Maßen auf C([0, oo)).453
21.8 Satz von Donsker.456
21.9 Pfadweise Konvergenz von Verzweigungsprozessen*.460
21.10Quadratische Variation und lokale
22 Gesetz vom iterierten Logarithmus.477
22.1 Iterierter Logarithmus für die Brown'sche Bewegung.477
22.2 Skorohod'scher Einbettungssatz.480
22.3 Satz von Hartman-Wintner.486
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23.1 Satz von
23.2 Prinzip der großen Abweichungen .494
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24 Der Poisson'sche Punktprozess.509
24.1 Zufällige Maße .509
24.2 Eigenschaften des Poisson'schen Punktprozesses.513
24.3 Die Poisson-Dirichlet-Verteilung*.519
25 Das
25.1 Das Ito-Integral bezüglich der Brown'schen Bewegung.527
25.2
25.3 Die
25.4 Dirichlet-Problem und Brown'sche Bewegung.546
25.5 Rekurrenz und Transienz der Brown'schen Bewegung.548
26
26.1 Starke Lösungen.551
26.2 Schwache Lösungen und Martingalproblem .560
26.3 Eindeutigkeit schwacher Lösungen via Dualität.567
XII Inhaltsverzeichnis
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