Funzione càdlàg

Le funzioni di ripartizione sono un esempio di funzioni càdlàg

In matematica, una funzione càdlàg (acronimo dal francese continue à droite, limitée à gauche, che significa continua a destra, limitata a sinistra; in italiano scritto talvolta cadlag) è una funzione di variabile reale che sia in ogni punto continua da destra e possegga limite sinistro finito.

Funzioni càdlàg emergono naturalmente come funzioni di ripartizione. Compaiono quindi nello studio dei processi stocastici che ammettono traiettorie con discontinuità di prima specie.

Esempi

  • Tutte le funzioni continue sono naturalmente càdlàg.
  • Tutte le funzioni di ripartizione sono càdlàg.[1]

Spazio di Skorokhod

Lo spazio di tutte le funzioni càdlàg su un certo dominio E {\displaystyle E} a valori nello spazio metrico M {\displaystyle M} viene detto spazio di Skorokhod. Esso si denota con D ( E ; M ) {\displaystyle D(E;M)} . Tale spazio può essere munito di una topologia. Per semplicità, consideriamo come dominio l'intervallo [ 0 , T ] {\displaystyle [0,T]} con T {\displaystyle T} finito e come codominio lo spazio euclideo reale.

Dobbiamo prima definire un analogo del modulo di continuità. Per ogni F E {\displaystyle F\subseteq E} , sia

w f ( F ) := sup s , t F | f ( s ) f ( t ) | {\displaystyle w_{f}(F):=\sup _{s,t\in F}|f(s)-f(t)|}

l'oscillazione di f {\displaystyle f} su F {\displaystyle F} ; per δ > 0 {\displaystyle \delta >0} , definiamo allora il modulo càdlàg come

ϖ f ( δ ) := inf Π max 1 i k w f ( [ t i 1 , t i ) ) , {\displaystyle \varpi '_{f}(\delta ):=\inf _{\Pi }\max _{1\leq i\leq k}w_{f}([t_{i-1},t_{i})),}

dove l'estremo inferiore è fatto su tutte le partizioni Π {\displaystyle \Pi } dell'intervallo E {\displaystyle E} con mesh minore di δ {\displaystyle \delta } . Si può provare che f {\displaystyle f} è càdlàg se e solo se ϖ f ( δ ) 0 {\displaystyle \varpi '_{f}(\delta )\to 0} quando δ 0 {\displaystyle \delta \to 0} .

Definiamo dunque la distanza di Skorokhod come

σ ( f , g ) := inf λ max { λ i d E , f g λ } {\displaystyle \sigma (f,g):=\inf _{\lambda }\max\{\|\lambda -id_{E}\|_{\infty },\|f-g\circ \lambda \|_{\infty }\}} ,

dove i d E {\displaystyle id_{E}} è l'identità di E {\displaystyle E} , {\displaystyle \|\cdot \|_{\infty }} è la norma uniforme e λ {\displaystyle \lambda } varia sull'insieme di tutte le biiezioni continue strettamente monotone su E {\displaystyle E} . Si dimostra che effettivamente σ {\displaystyle \sigma } è una metrica. La topologia indotta è detta topologia di Skorokhod.

Intuitivamente, il termine λ i d E {\displaystyle \|\lambda -id_{E}\|_{\infty }} misura la "distorsione nel tempo" e il termine f g λ {\displaystyle \|f-g\circ \lambda \|_{\infty }} la "distorsione nello spazio".

Proprietà

Lo spazio D ( E ; M ) {\displaystyle D(E;M)} contiene lo spazio C ( E ; M ) {\displaystyle C(E;M)} delle funzioni continue. Su tale sottospazio la topologia di Skorokhod e la topologia uniforme coincidono.

La metrica σ {\displaystyle \sigma } non rende lo spazio di Skorokhod completo; tuttavia esiste una metrica equivalente a σ {\displaystyle \sigma } per cui ciò è vero. Tale metrica (e dunque anche σ {\displaystyle \sigma } ) rende inoltre D ( E ; M ) {\displaystyle D(E;M)} uno spazio separabile e quindi uno spazio polacco.

Come applicazione del teorema di Ascoli, si può mostrare che una successione di misure di probabilità su D {\displaystyle D} è tight se solo se sono verificate le seguenti due condizioni:

  • lim a lim sup n μ n { f D | f a } = 0 , {\displaystyle \lim _{a\to \infty }\limsup _{n\to \infty }\mu _{n}\{f\in D|\|f\|\geq a\}=0,}
  • lim δ 0 lim sup n μ n { f D | ϖ f ( δ ) ε } = 0 {\displaystyle \lim _{\delta \to 0}\limsup _{n\to \infty }\mu _{n}\{f\in D|\varpi '_{f}(\delta )\geq \varepsilon \}=0}

con la seconda valida per ogni ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} .

Note

  1. ^ Questo vale se, come largamente in uso, si definisce una funzione di ripartizione mediante la formula F ( x ) = P ( x x ) {\displaystyle F(x)=P(x\leq x)} . La proprietà cade se si definisce F ( x ) = P ( X < x ) {\displaystyle F(x)=P(X<x)} , in quanto essa risulta essere una funzione continua a sinistra e con limite finito a destra.

Bibliografia

  • Billingsley, Patrick (1995). Probability and Measure. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.. ISBN 0-471-00710-2.

Voci correlate

Collegamenti esterni

  • (EN) Eric W. Weisstein, Funzione càdlàg, su MathWorld, Wolfram Research. Modifica su Wikidata
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