• Keine Ergebnisse gefunden

Radon-Nikodym Ableitungen

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Aktie "Radon-Nikodym Ableitungen"

Copied!
2
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

L¨ohr/Winter Wintersemester 2012/13

Ubungen zur Vorlesung ¨ Wahrscheinlichkeitstheorie II

Ubungsblatt 1¨

Radon-Nikodym Ableitungen

Aufgabe 1.1 (Rechenregeln f¨ur Radon-Nikodym Ableitungen). (4 Punkte) Sei (Ω,A) ein messbarer Raum und ν, µ, α endliche Maße auf (Ω,A) mit ν ≪µ≪α.

(a) Zeige, dass die Kettenregel f¨ur die Radon-Nikodym-Ableitung gilt:

dν dα = dν

dµ ·dµ

dα α-fast sicher (f.s.)

(b) Es sei f := und es gelte zus¨atzlichµ≪ν, alsoµ≡ν. Zeige, dass = f1 µ-f.s.

(c) Zeige, dassf := d(µ+ν) existiert und dr¨ucke mit Hilfe vonf aus.

Aufgabe 1.2 (einfache Beispiele). (4 Punkte)

(a) Ein Laplace-W¨urfel mit Werten 1 bis 6 werde 2-mal unabh¨angig geworfen. Sei P die Verteilung des Minimums, und Qdie des Maximums der beiden W¨urfe. Bestimme dPdQ. (b) Sei λ das Lebesguemaß auf [0,1], f(x) := x2, und P das Bildmaß von λunter f, also

P(A) :=λ f1(A)

f¨ur A∈ B [0,1]

. Berechne dP.

Aufgabe 1.3 (Gegenbeispiel). (4 Punkte)

Sei wieder λdas Lebesguemaß auf [0,1]. Finde WahrscheinlichkeitsmaßePn≪λ,n∈N, mit folgender Eigenschaft. (Pn)n∈Nkonvergiert schwach gegen ein WahrscheinlichkeitsmaßP, und fn:= dPn konvergiert fast sicher gegen eine Funktionf: [0,1]→R+, aber dP existiert nicht.

Aufgabe 1.4 (Lebesgue-singul¨ares Maß ohne Atome). (4 Punkte) Betrachte [0,1] mit Lebesguemaßλ, sowie die GleichverteilungP auf der Cantormenge, d.h.

P ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf [0,1] mit P(A) = 12P h11(A)

+12P h21(A)

∀A∈ B [0,1]

f¨ur h1, h2: [0,1]→[0,1], h1(x) = x3 und h2(x) = x+23 .

(a) Zeige, dassP keinen zuλabsolut stetigen Anteil hat, also P ⊥λ.

(b) Zeige, dass P keine Atome hat, alsoP {x}

= 0 f¨ur allex∈[0,1] gilt.

Hinweis:Nimm an, es gibt ein Atom. Iteration mith1,h2f¨uhrt dann zum Widerspruch.

(2)

Abgabe bis Di, 30.10. am Anfang der ¨Ubungsstunde

Arbeitsgruppenvortr¨age:

Am 23.10.gibt Johannes Fiedler (Universit¨at Duisburg-Essen) einen Vortrag ¨uber Occupation time large deviations for branching Brownian motion and super-Brownian

motion inR3

Abstract: We derive a large deviation principle (LDP) for the occupation time functional. In 1993, Ian Iscoe and Tzong-Yow Lee already proved such an LDP for test functions whose Lebesgue integral over the space R3 is different from zero. However, if this integral is equal to zero, the LDP does not yield much information. Therefore, Jean-Dominique Deuschel and Jay Rosen dealt with this problem in 1997. They found out that the occupation time functional has to be multiplied by the fourth root of the time parameter in order to get a reasonable statement about the long-time behaviour. This quantity fulfills an LDP which depends on the structure of the test function.

Am 30.10.gibt Anita Winter (Universit¨at Duisburg-Essen) einen Vortrag.

Hierzu ergeht eine herzliche Einladung. Zeit: Di, 16.00 – 17.00. Raum: WSC-N-U-4.04

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

The latter observation leads to a sufficient condition for the financial market to be dynam- ically complete in the case where the time horizon is finite and the securities pay

a maze of immobile obstacles, 16 (2) fractional Brownian motion (FBM) due to the viscoelasticity of the crowded fluid, 15 and (3) a continuous time random walk (CTRW) in which

The main novelty of our proof is a Beurling-type estimate for the loop erased random walk stating that most of the samples of the LERW are hittable with probability close to one by

12 In earlier work we employed a fiber-based optical micro-cavity of small mode volume and high finesse to measure the Brownian motion of an amorphous carbon based nanorod with a

We start with the case where the channel particles are subjected to a synchronous motion with the same period ␶ , resulting in an effective potential V共x, t兲 which is at any given

We study this effect as a function of the functionalization of the gold cap, the particle size and the illumination intensity: the functionalization determines what component of

[r]

Keywords: Gaussian processes; branching Brownian motion; logarithmic correlations; random energy model; phase diagram; extremal processes; cluster processes; multiplicative chaos..