均勻可積
E(X絕對值)=[E(X絕對值*I(X絕對值>n))+E(X絕對值*I(X絕對值<無限大
則X稱為可積分
一過程X(t),0<=t<=T 在E(X絕對值*I(X絕對值>n)) 在n-->無限大時 收斂到零
則被稱為均勻可積分
上極限E(X絕對值*I(X絕對值>n))=0 (limsup E(X絕對值*I(X絕對值>n))=0 )
sup is t ovre [0,T] 若是無限時間區間 則[0,無窮大)
若X(t)是平方可積 supE[(Xt)^2]<無限大 則它也是均勻可積
讓Y 是一可積分的RV 且定義 Mt=E(Y/Ft) 則Mt是一個均勻可積的平賭
E(X絕對值)=[E(X絕對值*I(X絕對值>n))+E(X絕對值*I(X絕對值<無限大
則X稱為可積分
一過程X(t),0<=t<=T 在E(X絕對值*I(X絕對值>n)) 在n-->無限大時 收斂到零
則被稱為均勻可積分
上極限E(X絕對值*I(X絕對值>n))=0 (limsup E(X絕對值*I(X絕對值>n))=0 )
sup is t ovre [0,T] 若是無限時間區間 則[0,無窮大)
若X(t)是平方可積 supE[(Xt)^2]<無限大 則它也是均勻可積
讓Y 是一可積分的RV 且定義 Mt=E(Y/Ft) 則Mt是一個均勻可積的平賭
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