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Das lineare Filterproblem in separablen Hilberträumen

Mit einer Einführung in die stochastische Integration einschließlich Behandlung der Ito-Formel

Das lineare Filterproblem in separablen Hilberträumen
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Torsten Narjes
  • Abgabedatum: September 1992
  • Umfang: 225 Seiten
  • Dateigröße: 1,1 MB
  • Note: 1,0
  • Institution / Hochschule: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel Deutschland
  • Bibliografie: ca. 17
  • ISBN (eBook): 978-3-8366-3809-8
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Narjes, Torsten September 1992: Das lineare Filterproblem in separablen Hilberträumen, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: stochastische Integration, Ito-Formel, Lineare Kontrolltheorie, Kalman Bucy Filter, Brownsche Bewegung

Diplomarbeit von Torsten Narjes

Inhaltsangabe:

Einleitung:

Zum Verständnis dieser Diplomarbeit sind gute Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und Integrationstheorie sowie Grundkenntnisse in Funktionalanalysis hilfreich.

Im Mittelpunkt meiner Diplomarbeit stehen zwei Themenbereiche, die ich nun kurz vorstellen möchte. Die Kapitel 1-6 geben eine umfangreiche Einführung in die Theorie der stochastischen Integration in Hilberträumen, wobei ich in Kapitel 1-3 zunächst grundlegende Begriffe wie z.B. Stoppzeit, Martingal oder bedingte Erwartung behandle. Daran schließt sich die eigentliche Einführung in die stochastische Integration in Hilberträumen an, wobei das Buch von M. MÉTIVIER und J. PELLAUMAIL die Basis für den von mir gewählten Zugang bildet. In Kapitel 4 werden dabei neben den grundlegenden Definitionen die Eigenschaften stochastischer Integrale und Integralprozesse sowie Konvergenzsätze für Folgen stochastischer Integralprozesse behandelt. In Kapitel 5 definiere ich die quadratischen und tensor-quadratischen Variationsprozesse und erarbeite wichtige Aussagen über diese Prozesse – dies dient zur Vorbereitung von Kapitel 6, das mit der Ito-Formel für stochastische Prozesse in Hilberträumen und einigen Korollaren hieraus die von mir gegebene Einführung in die Theorie der stochastischen Integration abschließt.

Die umfangreiche Behandlung der Theorie der stochastischen Integration ist als Unterbau für die Kapitel 7-9 erforderlich, die das lineare Filterproblem in separablen Hilberträumen behandeln. Hierbei handelt es sich um einen Gegenstand der stochastischen Kontrolltheorie. In der deterministischen Kontrolltheorie interessieren wir uns allgemein für lineare differentielle dynamische Systeme, d. h. für mathematische Modelle eines Teils der Realität, an dessen zeitlicher Veränderung wir interessiert sind – die Bezeichnung ‘linear differentiell’ drückt hierbei aus, daß nur solche Systeme betrachtet werden sollen, die sich durch lineare Differentialgleichungen beschreiben lassen. Wenn t (Formel im Original vorhanden) der Zeitparameter, x(t) der Systemzustand, u(t) die Eingangsgröße und y(t) die Ausgangsgröße zum Zeitpunkt t ist (x, u, y haben Werte in Vektorräumen), so hat ein solches System z. B. die Gestalt (im Originaltext befinden sich hier Formeln und eine Grafik).

Der Systemzustand zum Zeitpunkt t ist dabei eine Größe, die sämtliche Informationen über die Vorgeschichte des Systems enthält, die für die weitere zeitliche Entwicklung des Systems relevant ist. Der Ausgang y beschreibt die Wirkung des Systems auf seine Umgebung, die von einem Beobachter außerhalb des Systems erfaßt werden kann. Der Eingang u beschreibt den Einfluß der Umgebung auf das System. Enthält u sogenannte Stellgrößen, d. h. Parameter, die im Laufe der Zeit beliebig variiert werden können, so haben wir ein Kontrollsystem vorliegen. Einen Regelkreis erhalten wir, wenn der Eingang u auch eine Funktion der Beobachtungen y ist. Im allgemeinen wird u daneben auch unbeeinflußbare und zeitlich nicht vorhersehbare Störungen beschreiben. In der stochastischen Kontrolltheorie berücksichtigt man zufällige Störeinflüsse auf ein System und auf die Messung der Beobachtungen jeweils durch Terme, in denen Prozesse mit dem Namen ‘Weißes Rauschen’ auftreten. Damit sind Systemzustand und Beobachtungen durch stochastische Prozesse zu beschreiben.

Hierbei sind U und V voneinander stochastisch unabhängige Brown'sche Bewegungen. In heuristischer Weise läßt sich ein weißes Rauschen als Zeitableitung einer Brown'schen Bewegung interpretieren, jedoch ist dies rein formal, da Brown'sche Bewegungen fast sicher nirgendwo differenzierbare Pfade haben, und weil ein weißes Rauschen W Eigenschaften besitzt, die kein gewöhnlicher stochastischer Prozeß besitzen kann, dessen Realisierungen Hilbertraum-wertige Funktionen sind.

Neben den beiden großen Themenbereichen ‘Stochastische Integration’ und ‘Lineares Filterproblem’ enthält diese Arbeit im Anhang Informationen u.a. über Vektorkonjugation, Kovarianz-Operatoren und Charakterisierung Brown'scher Bewegungen in separablen Hilberträumen, soweit für diese Arbeit erforderlich. Zu vielen anderen wahrscheinlich-keitstheoretischen Aspekten in Banachräumen ist die Lektüre des Buchs von N.N. VAKHANIA et al. sehr empfehlenswert.

Inhaltsverzeichnis:

Notationen und Symbole ix
1. Stochastische Prozesse 1
1.1 Filtrierungen und stochastische Basen 1
1.2 Der Begriff des stochastischen Prozesses 2
1.3 Modifikation und P-Äquivalenz 3
1.4 Adaptierte stochastische Prozesse 5
1.5 Die σ-Algebra der vorhersagbaren Mengen 6
2. Zufallszeiten 9
2.1 Zufallszeiten: Definition und allgemeine Eigenschaften 9
2.2 Stoppzeiten 9
2.3 Lokalisierung und Prälokalisierung 13
3. Martingale, bedingte Erwartung und Doléans-Funktionen 15
3.1 Die bedingte Erwartung 15
3.2 Die Doléans-Funktion stochastischer Prozesse 18
3.3 Martingale, Submartingale und Supermartingale 18
3.4 Orthogonalinkrement-Prozesse 23
4. Stochastische Integration I. Einführung in die stochastische Integration 25
4.1 Stochastische Integration von Treppenfunktionen 25
4.2 Stochastische Integration bezüglich (L,J,K)-L²-primitiver Integratoren. Der Begriff des dominierenden Maßes 27
4.3 Dominierende Maße bei quadratintegrierbaren Martingalen 39
4.4 Dominierende Maße bei Prozessen von endlicher Variation. Zusammenhang zwischen stochastischem und Lebesgue-Stieltjes-Integral 43
4.5 Stochastische Integration bezüglich π-Prozessen 46
4.6 Ein Lemma zur Vertauschbarkeit von stochastischer und gewöhnlicher Integration 48
5. Stochastische Integration II. Quadratische Variation und Tensorvariation 51
5.1 Die quadratischen Variationsprozesse 51
5.2 Die reinen tensor-quadratischen Variationsprozesse 66
5.3 Die gemischt tensor-quadratischen Variationsprozesse 76
5.4 Kreuzvariationsprozesse 78
5.5 Quadratische und Tensor-Variationsprozesse bei cadlag quadrat-integrierbaren Martingalen 83
6. Stochastische Integration III. Ito-Formel und Ito-Isometrie 85
6.1 Vorbereitungen für die Ito-Formel 85
6.2 Ito-Formel 88
6.3 Transformationsformeln für Tensor-Variationsprozesse und Kovarianzen 99
6.4 Ito-Isometrie 104
7. Das lineare Filterproblem I. Einführung in das lineare Filterproblem 109
7.1 Die Situation beim allgemeinen Filterproblem 109
7.2 Situation und Spezialisierungen beim linearen Filterproblem 111
7.3 Einschub: Die Wiener-Hopf-Gleichung 113
7.4 Von der Definition des Schätzers zu einer ersten analytischen Darstellung 116
8. Das lineare Filterproblem II. Zum Problem der t-Meßbarkeit und Integral- Darstellbarkeit des Schätzers 123
8.1 Eine Integraldarstellung für 123
8.2 Die Konsequenzen der Wiener-Hopf-Gleichung 124
8.3 Die Fredholm'schen Integralgleichungen für den Schätzerkern k(t,u). Untersuchung der Integraloperatoren 129
8.4 Nachweis der t-Meßbarkeit des Integralkerns k(t,u) 140
9. Das lineare Filterproblem III. Vom Innovationsprozeß zum Kalman-Bucy- Filter-Theorem 147
9.1 Der Innovationsprozeß 147
9.2 Die innovative Brown'sche Bewegung 153
9.3 Erste Integraldarstellung des Schätzers in Abhängigkeit vom Systemprozeß 155
9.4 Der Systemprozeß X als Lösung einer stochastischen Integralgleichung 157
9.5 Der martingalisierte Systemprozeß 163
9.6 Kovarianzfunktionen und Schätzfehlerfunktion 164
9.7 Explizite Integraldarstellung des Schätzers unter Benutzung der Schätzfehlerfunktion 166
9.8 Eigenschaften der Schätzfehler- und Kovarianzfunktionen. Die Schätzfehlerfunktion als Lösung einer Riccati'schen Differentialgleichung 168
9.9 Das Kalman-Bucy-Filter-Theorem 170
A Mehrfachintegralsätze 173
B Der Volterra'sche Integraloperator mit L²-Kern 177
C Differentiation in Banachräumen 183
C.1 Die Fréchet'sche Ableitung 183
C.2 Mehrfache Ableitungen. Der Satz von Taylor mit Integralrestglied in tensorieller Notation 184
D Hilbert-Schmidt-Norm und -Skalarprodukt 187
E Vektorkonjugation und kanonische Isometrie 189
E.1 Vektorkonjugation 189
E.2 Operatorkonjugation 190
E.3 Kanonische Isometrie 191
E.4 Die Wirkung des Tensorprodukts von Operatoren 191
F Kovarianz-Operatoren bei Hilbertraum-wertigen Zufallsgrößen 193
G Gauß'sche Zufallsgrößen und Prozesse 199
G.1 Gauß'sche Zufallsgrößen 199
G.2 Gauß'sche Prozesse 203
H Brown'sche Bewegungen 207
H.1 Die reelle eindimensionale Brown'sche Bewegung 207
H.2 Die komplexe eindimensionale Brown'sche Bewegung 211
H.3 Brown'sche Bewegungen mit Werten in separablen Hilberträumen 215
Literaturverzeichnis 221
Danksagung 225

Textprobe:

Gerne senden wir Ihnen unter Angabe der Studiennummer 13809 eine Textprobe per E-Mail zu.

Arbeit zitieren:
Narjes, Torsten September 1992: Das lineare Filterproblem in separablen Hilberträumen, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
stochastische Integration, Ito-Formel, Lineare Kontrolltheorie, Kalman Bucy Filter, Brownsche Bewegung

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