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• (一)标准布朗运动
• 设 代表一个小的时间间隔长度, 代表变量z在
时间内的变化,遵循标准布朗运动的具有两种特征:
特征1: 和 的关系满足
= (13.21)
特征2:对于任何两个不同时间间隔 ,
的值相互独立。
• 从特征1可知, 本身也具有正态分布特征,其均值为0,标准差为 ,方差为 。
• 从特征2可知,标准布朗运动符合马尔可夫过程,因此是马尔可夫过程的一种特殊形式。
• 现在我们来考察遵循标准布朗运动的变量z在一段较长时间T中的变化情形。我们用z(T)-z(0)表示变量z在T中的变化量,它可被看作是在N个长度为 的小时间间隔中z的变化总量,其中N=T/ ,因此,
• (13.22)
• 其中 (i=1,2,……N)是标准正态分布的随机抽样值。从特征2可知,是相互独立的,因此z(T)-z(0)也具有正态分布特征,其均值为0,方差为NDt=T,标准差为 。
• 由此我们可以发现两个特征:在任意长度的时间间隔T中,遵循标准布朗运动的变量的变化值具有均值为0,标准差为的正态分布。‚对于相互独立的正态分布,方差具有可加性,而标准差不具有可加性。
• 当à0时,我们就可以得到极限的标准布朗运动:
(13.23)
(二)普通布朗运动
• 为了得到普通的布朗运动,我们必须引入两个概念:漂移率和方差率。漂移率(Drift Rate)是指单位时间内变量z均值的变化值。方差率(Variance Rate)是指单位时间的方差。
• 标准布朗运动的漂移率为0,方差率为1.0。漂移率为0意味着在未来任意时刻z的均值都等于它的当前值。方差率为1.0意味着在一段长度为T的时间段后,z的方差为1.0´T。我们令漂移率的期望值为a,方差率的期望值为b2,就可得到变量x 的普通布朗运动:
• 从式(13.21)和(13.24)可知,在短时间后,x值的变化值为:
• 因此,Δx也具有正态分布特征,其均值为 ,标准差为 ,方差为 。同样,在任意时间长度T后x值的变化也具有正态分布特征,其均值为aT,标准差为 ,方差为b2T。
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