Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Toán học: Phương trình tích phân ngẫu nhiên

Chia sẻ: Kethamoi2 Kethamoi2 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

41
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn xét hai loại phương trình tích phân ngẫu nhiên là Fredholm và Volterra. Ngoài ra, chúng ta xét một số phương trình tích phân ngẫu nhiên phi tuyến. Chúng được quan tâm lớn và có tầm quan trọng trong nhiều nhánh của khoa học, kinh tế và công nghệ. Đặc biệt, những phương trình tích phân phi tuyến xuất hiện trong những hiện tượng vật lý cụ thể và trong việc xây dựng phương trình tích phân của những phương trình vi phân phi tuyến.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Toán học: Phương trình tích phân ngẫu nhiên

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN —————————————– TRẦN THỊ THỦY PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN NGẪU NHIÊN LUẬN VĂN THẠC SỸ TOÁN HỌC Chuyên ngành: Lý thuyết xác suất và thống kê toán học Mã số: 60 46 0106 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS.ĐẶNG HÙNG THẮNG Hà Nội - 2015
LỜI NÓI ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài: Từ cuối thế kỉ 17, Newton và Leibniz đã xây dựng phép tính vi phân và tích phân cổ điển. Tới nửa đầu thế kỉ 20, tích phân ngẫu nhiên bắt đầu được xây dựng. Cùng với phương trình vi phân ngẫu nhiên thì phép tính tích phân ngẫu nhiên đã trở thành công cụ quan trọng ứng dụng nhiều trong toán học, vật lý, sinh học và kinh tế. Trong phương trình toán tử tuyến tính, phương trình tích phân ngẫu nhiên giúp cho việc nghiên cứu toán học hiện đại mang lại nhiều kết quả. Trong luận văn "Phương trình tích phân ngẫu nhiên" này, chúng ta xét hai loại phương trình tích phân ngẫu nhiên là Fredholm và Volterra. Ngoài ra, chúng ta xét một số phương trình tích phân ngẫu nhiên phi tuyến. Chúng được quan tâm lớn và có tầm quan trọng trong nhiều nhánh của khoa học, kinh tế và công nghệ. Đặc biệt, những phương trình tích phân phi tuyến xuất hiện trong những hiện tượng vật lý cụ thể và trong việc xây dựng phương trình tích phân của những phương trình vi phân phi tuyến. 2. Cấu trúc của luận văn Luận văn này gồm các phần như sau. Chương 1: Kiến thức chuẩn bị Chương 2: Phương trình tích phân ngẫu nhiên Fredholm và Volterra : Chương 3: Một số phương trình tích phân phi tuyến 1
Mục lục Lời nói đầu 1 1 Kiến thức chuẩn bị 4 1.1 Phương trình tích phân tất định: . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.1 Giới thiệu: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 Phương trình Fredholm loại 2 với hạch suy biến: . . 7 1.1.3 Phương trình tích phân phi tuyến: . . . . . . . . . . 8 1.2 Phép tính vi tích phân cho hàm ngẫu nhiên . . . . . . . . . 10 1.3 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.1 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính liên tục . . . . . . . 11 1.3.2 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính bị chặn: . . . . . . . 12 2 PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN NGẪU NHIÊN FRED- HOLM VÀ VOLTERRA 14 2.1 Phương trình Fredholm và Volterra với hàm vế phải là ngẫu nhiên . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.1.1 Giới thiệu: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.1.2 Nghiệm của phương trình tích phân: . . . . . . . . . 14 2.1.3 Nghiệm của hàm hiệp phương sai: . . . . . . . . . . 15 2.1.4 Sự liên tục bình phương trung bình của nghiệm: . . 16 2
2.1.5 Phương trình tích phân Volterra với đầu vào Wiener: 17 2.2 Hạch K(x, y, ω) là ngẫu nhiên suy biến . . . . . . . . . . . 17 2.3 Hạch K(x, y, ω) là biến ngẫu nhiên nhận giá trị trên không gian các hàm gián đoạn vừa phải . . . . . . . . . . . . . . . 18 3 MỘT SỐ PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN NGẪU NHIÊN PHI TUYẾN 19 3.1 Phương trình vi phân phi tuyến ngẫu nhiên . . . . . . . . . 19 3.1.1 Thiết lập phương trình tích phân của một số các phương trình vi phân phi tuyến ngẫu nhiên . . . . . 19 3.1.2 Phương trình vi phân phi tuyến ngẫu nhiên trong không gian các hàm liên tục: . . . . . . . . . . . . . 21 3.2 Phương trình tích phân phi tuyến với vế phải ngẫu nhiên . . 22 3.3 Phương trình tích phân phi tuyến loại Volterra với hạch ngẫu nhiên và vế phải ngẫu nhiên . . . . . . . . . . . . . . 22 Tài liệu tham khảo 24 3
Chương 1 Kiến thức chuẩn bị 1.1 Phương trình tích phân tất định: 1.1.1 Giới thiệu: Xét phương trình tích phân: Z b K(x, y)f (y)dy = g(x) (1.1) a Z b K(x, y)f (y)dy − λf (x) = g(x) (1.2) a là phương trình Fredholm không thuần nhất của loại thứ nhất và thứ hai tương ứng và phương trình tích phân tuyến tính: Z x K(x, y)f (y)dy = g(x) (1.3) a Z x K(x, y)f (y)dy − λf (x) = g(x) (1.4) a là phương trình Volterra không thuần nhất của loại thứ nhất và thứ hai tương ứng. Từ sự phân loại của phương trình tuyến tính trên, ta thấy phương trình Volterra là trường hợp đặc biệt của một phương trình Fred- holm với hạch: ( K(x, y) nếu x > y e K(x, y) = (1.5) 0 nếu x < y 4
1. Bài toán giá trị ban đầu: Xét phương trình vi phân cấp 2: d2 x dx 2 + a + bx = f (t) (1.6) dt dt cùng với điều kiện ban đầu x(0) = x0, x′(0) = v0 (1.7) Trong (1.6) a và b có thể là những hàm của t. Nếu chúng ta viết lại phương trình (1.6) là: d2 x dx = −a − bx + f (t) dt2 dt và tích phân trong khoảng (0, t) chúng ta có được, sử dụng (1.7) Z t Z t Z t dx dx =− a dr − bxdr + f dr dt 0 dt 0 0 Z t Z t = −ax − (b − a′ )xdr + f dr + a(0)x0 + v0 0 0 Tích phân trên chúng ta có được: Z t Z tZ t x(t) = x0 − a(r)x(r)dr − [b(r) − a(r)]x(r)drdr 0 0 0 Z tZ t + f (r)drdr + [a(0)x0 + v0 ]t 0 0 mà có thể được viết với hình thức là: Z t x(t) = − a(r) + (t − r)[b(r) − a′ (r)]x(r)dr Z0 t + (t − r)f (r)dr + [a(0)x0 + v0]t + x0 0 Có thể viết lại là: Z t x(t) − K(t, r)x(r)dr = g(t) (1.8) 0 5
Trong đó: K(t, r) = (r − t)[b(r) − a′ (r)] − a(r) Z t g(t) = (t − r)f (r)dr + [a(0)x0 + v0]t + x0 0 Do đó chúng ta đã chỉ ra rằng phương trình (1.6) và (1.7) và phương trình tích phân (1.8) như một phương trình Volterra của loại thứ hai. 2. Bài toán biên: Xét phương trình vi phân sau: d2 x + λx = 0, x(0) = 0, x(a) = 0 (1.9) dt2 Tiến hành như trong ví dụ đầu tiên, tích phân trong khoảng (0, t) : Z t dx = −λ x(r)dr + x′ (0) dt 0 Ở đây x′(0) chưa biết. Tích phân lặp lại khoảng (0, t) và sử dụng điều kiện x(0) = 0, chúng ta có được: Z t x(t) = −λ (t − r)x(r)dr + x′ (0)t (1.10) 0 Thay điều kiện thứ hai x(a) = 0 chúng ta có: Z a ′ x (0) = (λ/a) (a − r)x(r)dr 0 Do đó, (1.10) có thể được viết lại là : Z t Z a x(t) = −λ (t − r)x(r)dr + t(λ/a) (a − r)x(r)dr 0 0 Z t Z a = (λ/a) r(a − t)x(r)dr + (λ/a) t(a − r)x(r)dr (1.11) 0 t Nếu chúng ta đặt : ( (r/a)(a − t) với r < t K(t, r) = (t/a)(a − r) với r > t 6
Phương trình (1.11) có thể được viết lại là: Z a x(t) = λ K(t, r)x(r)dr (1.12) 0 Do đó, phương trình (1.9) dẫn đến phương trình Fredholm của loại thứ hai. 3. Xét toán tử vi phân tuyến tính cấp 2 sau: d dx L[x] = p(t) + q(t)x (1.13) dt dt Ở đó, p(t) > 0. Chúng ta sẽ xét hàm x(t) ở hai đầu của một khoảng đã cho (a, b) thỏa mãn điều kiện biên thuần nhất: αx(a) + βx′(a) = 0, γx(b) + δx′ (b) = 0 (1.14) 1.1.2 Phương trình Fredholm loại 2 với hạch suy biến: Trong phần này, chúng ta xét phương trình tích phân Fredholm loại hai: Z 1 K(x, y)f (y)dy − λf (x) = g(x) (1.15) 0 trong trường hợp hạch K(x, y) là hạch suy biến. Một hạch Fredholm K(x, y) được gọi là suy biến nếu nó có dạng: n X K(x, y) = αi (x)βi(y) (1.16) i=1 với αi (x)ni=1 và βi (y)ni=1 là hai bộ độc lập của hàm L2 (0, 1) độc lập tuyến tính. Trong trường hợp này, phương trình tích phân Fredholm (1.15) tương đương hệ n phương trình đại số tuyến tính với n chưa biết. eqref6’. 7
1.1.3 Phương trình tích phân phi tuyến: Z t x(t) = x(a) + f (r, x(r))dr (1.17) a và bài toán giá trị biên có thể dẫn đến phương trình tích phân Hammerstein có dạng: Z K x(t) + (t, r)f (r, x(r))dr = 0 (1.18) a Định lý 1.1. Hàm ngẫu nhiên X = X(t), t ∈ T = [a, b] là L2 khả tích nếu và chỉ nếu hàm trung bình m(t) khả tích trên T và hàm tự tương quan K(s, t) khả tích trên T × T . Trong trường hợp đó ta có: Z b Z b Z b E[ X(t)dt] = EX(t)dt = m(t)dt a a a Z b Z bZ b V ar[ X(t)dt] = K(s, t)dsdt a a a Z b Z d Z bZ d cov[ X(t)dt, X(t)dt] = K(s, t)dsdt a c a c Nếu X = X(t), t ∈ T = [a, b], Y = Y (t), t ∈ T = [c, d] là L2 khả tích thì: Z b Z d Z bZ d E[ X(t)dt][ Y (t)dt] = E[X(t)Y (s)]dsdt (1.19) a c a c Từ đó suy ra Z b Z d Z bZ b cov[ X(t)dt, X(t)dt] = cov[X(t)Y (s)]dsdt a c a a Ví dụ 1.1. Giả sử W = (W (t), t > 0) là hàm ngẫu nhiên Wiener. Xét hàm ngẫu nhiên X = (X(t), t > 0) xác định bởi: Z t X(t) = W (s)ds 0 Tìm hàm trung bình và hàm tự tương quan của X. 8
Ví dụ 1.2. Ta tìm khai triển Karunen-Loeve của hàm ngẫu nhiên Wiener trên [0;1]. Ta có m(t) = 0, K(s, t) = min(s, t). Xét phương trình: Z 1 min(s, t)φn(s)ds = λn φn (t) 0 Z t Z 1 → sφn (s)ds + t φn (s)ds = λn φn (t) 0 t Z t → λn φ′n (t) = − φn (s)ds 1 → λn φ′′n (t) = −φn (t) Từ hệ phương trình vi phân này với điều kiện ban đầu φn (0) = 0, φ′n (1) = 0 R1 và điều kiện chuẩn hóa 0 φ2n (t)dt = 1 ta tìm được: √ 1 φn (t) = 2sin(n + )πt 2 1 λn = n = 1, 2, . . . (n + 21 )2π 2 Cho nên: √ X ∞ 1 W (t) = 2 ξn sin(n + )πt n=1 2 trong đó dãy (ξn), n = 1, 2, . . . là dãy các biến Gauss độc lập N (0, λn). Một khai triển Karunen-Loeve khác của hàm ngẫu nhiên Wiener trên [0;1] được thiết lập như sau: Đặt X(t) = W (t) − tW (1). Dễ thấy X(t) là hàm ngẫu nhiên Gauss với hàm trung bình m(t)=0 và hàm tự tương quan K(s, t) = min(s − t) − ts. Tương tự như trên ta tìm được các hàm riêng và giá trị riêng là: √ φn (t) =2sin(nπt) 1 λn = 2 2 n = 1, 2, . . . nπ 9
Vì vậy : ∞ √ X X(t) = 2 ξn sinnπt n=1 ∞ √ X → W (t) = tW (1) + 2 ξn sinnπt n=1 trong đó (ξn ), n = 1, 2, . . . là dãy các biến Gauss độc lập. Đặt ξ0 = W (1) dễ kiểm tra được Eξ0 = 0, Eξ02 = 1 và: √ Z 1 Eξ + 0ξn = 2 E(W (t) − tW (1))W (1)sinnπtdt 0 √ Z 1 = 2 (EW (t)W (1) − tEW (1)2)sinnπtdt = 0 0 Do đó : √ X ∞ ξn sinnπt W (t) = tξ0 + 2 n=1 nπ trong đó dãy (ξn), n = 0, 1, 2, . . . là dãy các biến Gauss độc lập N (0, 1). 1.2 Phép tính vi tích phân cho hàm ngẫu nhiên Định nghĩa 1.1. Cho T=[a;b] và hàm ngẫu nhiên X = X(t), t ∈ T 1. X = X(t), t ∈ T được gọi là L0 khả vi tại điểm s nếu tồn tại giới hạn: X(t) − X(s) p − lim t→s t−s Giới hạn này được kí hiệu là L0 − X ′ (s). X = X(t), t ∈ T được gọi là L0 khả vi trên T nếu L0 khả vi tại mọi điểm s∈T 2. Giả sử X(t) ∈ Lp , ∀t ∈ T, X = X(t), t ∈ T được gọi là (0 < p < ∞) tại điểm s nếu tồn tại giới hạn: X(t) − X(s) lim t→s t−s 10
trong Lp. Giới hạn này được kí hiệu là Lp − X ′ (s). X = X(t), t ∈ T được gọi là Lp khả vi nếu nó Lp tại mọi điểm s ∈ T 1.3 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính 1.3.1 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính liên tục Định nghĩa 1.2. Cho E là không gian metric khả ly và Y là không gian Banach khả ly. Một ánh xạ Φ : Ω × E → Y được gọi là một toán tử ngẫu nhiên từ E vào Y nếu với mỗi x ∈ E, Φ(ω, x) là một biến ngẫu nhiên Y giá trị. Định nghĩa 1.3. Cho Φ là toán tử ngẫu nhiên từ E vào Y. 1. Φ được gọi là liên tục tại x0 ∈ E nếu với mỗi ω ∈ Ω ánh xạ x → Φ(ω, x) là liên tục tại x0 . 2. Φ được gọi là liên tục trên E nếu nó liên tục tại mọi điểm x0 ∈ E . 3. Φ được gọi là liên tục ngẫu nhiên tại điểm x0 ∈ E nếu với mỗi dãy (xn) ⊂ E sao cho lim xn = x0 ∈ E và với mỗi ε > 0 ta có: lim P (ω : ||Φ(ω, xn) − Φ(ω, x0)|| > ε) = 0 n→∞ 4. Φ được gọi là liên tục ngẫu nhiên trên E nếu nó liên tục tại mọi điểm x0 ∈ E Định lý 1.2. Một toán tử ngẫu nhiên tuyến tính A từ E vào Y là liên tục ngẫu nhiên nếu và chỉ nếu: lim sup P (||Ax|| > t) = 0 (1.20) t→∞ ||x||61 11
1.3.2 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính bị chặn: Định lý 1.3. Toán tử tuyến tính liên tục ngẫu nhiên A từ E vào Y là bị chặn nếu và chỉ nếu có tồn tại ánh xạ T : Ω → L(X, Y ) sao cho: Ax(ω) = T (ω)x (1.21) hầu chắc chắn. Định lý 1.4. Giả sử E là không gian Banach có cơ sở Shauder (en ) và (e∗n ) là cơ sở liên hợp trong E 1. Cho A là toán tử tuyến tính liên tục ngẫu nhiên từ E vào Y. Khi đó A bị chặn nếu và chỉ nếu tồn tại tập D có xác suất 1 sao cho với mỗi ω ∈ D và với mỗi x ∈ X chuỗi: ∞ X (x, e∗k )Aek (ω) k=1 hội tụ trong Y. Định lý 1.5. Giả sử E = lp(1 6 p < ∞) và A là toán tử tuyến tính liên tục ngẫu nhiên từ E vào Y. 1. Điều kiện cần để A bị chặn là: sup ||Aen || < ∞ (1.22) n hầu chắc chắn. 2. Trường hợp p>1: Điều kiện đủ để A bị chặn là: ∞ X ||Aen ||q < ∞ (1.23) n=1 hầu chắc chắn. Ở đó (en ) là cơ sở tự nhiên trong lp và q là số liên hợp với p. Nếu Y là không gian hữu hạn chiều thì (1.23) cũng là điều kiện cần để 12
A bị chặn. 3. Trường hợp p=1 (1.22) cũng là điều kiện đủ để A bị chặn. Chú ý: Điều kiện (1.23) không là điều kiện cần. Xét ví dụ sau: Giả sử (rn) là dãy biến ngẫu nhiên Rademakher. Xác định toán tử tuyến tính liên tục ngẫu nhiên A từ lp vào lp bởi: ∞ X Ax(ω) = rn(ω)(x, en)en n=1 P Vì ||rn (ω)(x, en)en ||p = ||x||p < ∞ nên chuỗi này hội tụ với mọi ω ∈ Ω. Theo định lý (1.23) ta có A bị chặn. Tuy nhiên: ∞ X ∞ X q ||Aen (ω)|| = ||rn (ω)en ||q = ∞ n=1 n=1 13
Chương 2 PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN NGẪU NHIÊN FREDHOLM VÀ VOLTERRA 2.1 Phương trình Fredholm và Volterra với hàm vế phải là ngẫu nhiên 2.1.1 Giới thiệu: Xét phương trình tích phân tuyến tính ngẫu nhiên: f (x, w) − Lf (y, w) = g(x, w) (2.1) Ở đó L là một toán tử Fredholm (hoặc Volterra) trên [a,b] (a,b hữu hạn) và g(x, w) với x ∈ [a, b] là hàm ngẫu nhiên bậc hai mà thỏa mãn điều kiện liên tục bình phương: 1. E{|g(x, w)|2} ⋖ ∞ ∀x ∈ [a, b] 2. lim E{|g(x + h, w) − g(x, w)|2} = 0 ∀x ∈ [a, b] h→∞ 2.1.2 Nghiệm của phương trình tích phân: Bây giờ chúng ta phát biểu và chứng minh định lý sau: 14
Định lý 2.1. Nếu (i) K(x, y), x, y ∈ [a, b] là hạt nhân Fredholm mà |b − a| max và |K(x, y)| < 1 (ii) g(x, y) với x ∈ [a, b], ω ∈ Ω là hàm ngẫu nhiên bậc hai thỏa mãn các điều kiện đã nêu. Khi đó, hàm ngẫu nhiên f (x, w) được định nghĩa bởi: Z b f (x, w) = g(x, w) − Γ(x, y)g(y, w)dy (2.2) a x ∈ [a, b] ω ∈ Ω là nghiệm của phương trình Fredholm (2.1) trên [a, b]×Ω 2.1.3 Nghiệm của hàm hiệp phương sai: Để Rf (x1, x2) = E{f (x1, w)f (x2, w)} x1, x2 ∈ [a, b] (2.3) là hàm hiệp phương sai của nghiệm f (x, w) của phương trình tích phân ngẫu nhiên (2.2). Thiết lập sự tồn tại của Rf (x1, x2 ), chúng ta biểu diễn E{|f (x, w)|2} 6 ∞, ∀x ∈ [a, b] nghĩa là f (x, w) là hàm ngẫu nhiên bậc hai. Dưới đây từ bất đẳng thức Holder: Z b Z b Z b | Γ(x, y)g(y, w)dy|2 ≤ |Γ(x, y)|2dy |g(y, w)|2dy a a a Và: Z b Z b Z b 2 2 E{| Γ(x, y)g(y, w)dy| } ≤ |Γ(x, y)| dy E{ |g(y, w)|2dy} < ∞ a a a ∀x ∈ [a, b], từ g(x, w) là liên tục trong hình vuông. Như vậy, nó theo sau từ (2.2) là E{|f (x, w)|2} < ∞, ∀x ∈ [a, b], thiết lập sự tồn tại của hàm hiệp phương sai Rf (x1 , x2 ). Phép tính của Rf (x1 , x2 ) là trực tiếp. Từ (2.3) 15
và (2.2) chúng ta có: Rf (x1, x2) = Z b Z b = E{(g(x1, w)− Γ(x1, y)g(y, w)dy)(g(x2, w) − Γ(x2, y)g(y, w)dy)} a a Z b = E{g(x1, w)g(x2, w)} − E{g(x1, w) Γ(x2, y)g(y, w)dy} a Z b − E{g(x2, w) Γ(x1, y), g(y, w)dy} a Z b Z b + E{ Γ(x1, y)g(y, w)dy Γ(x2, y)g(y, w)dy} a a Z b Rf (x1, x2) = Rg (x1, x2) − (Γ(x2, y)E{g(x1, w)g(y, w)dy}) a Z b − (Γ(x1, y)E{g(y, w)g(x2, w)})dy a Z bZ b − (Γ(x1, y1)Γ(x2, y2)E{g(x1, w)g(x2, w)})dy1dy2 a a Z b Z b = Rg (x1, x2) Γ(x2, y)Rg (x1, y)dy − Γ(x1, y)Rg (y, x2)dy a a Z bZ b − Γ(x1, y1)Γ(x2, y2)Rg (y1, y2 )dy1 dy2 a a Đặt: Z b H(x1, x2) = Rg (x1, x2) − Γ(x2, y)Rg (x1, y)dy (2.4) a Phép tính đơn giản dưới đây biểu diễn cho Rf (x1 , x2 ) của hàm hiệp phương sai Rg (x1 , x2) đặt trong hàm ngẫu nhiên g(x, w): Z b Rf (x1, x2) = H(x1, x2) − Γ(x2, y)Rg (x1, y)dy (2.5) a 2.1.4 Sự liên tục bình phương trung bình của nghiệm: Chúng ta biểu diễn hàm ngẫu nhiên f (x, w) là liên tục trong bình phương trung bình nếu hạch K(x, y) của toán tử tích phân là liên tục. 16
Định lý 2.2. Cho K(x, y) là hạch Fredholm trên [a, b] × [a, b] và Γ(x, y) biểu thị cho liên kết giải thức, nếu K(x, y) liên tục trên [a, b] × [a, b], nghiệm f (x, w) của phương trình tích phân (2.1) là liên tục trong bình phương trung bình trên [a, b]. 2.1.5 Phương trình tích phân Volterra với đầu vào Wiener: Trong chủ đề này, chúng ta xét một ví dụ cụ thể của loại phương trình tích phân nghiên cứu trong phần này, phương trình tích phân Volterra đặt vào quá trình Wiener. Xét phương trình tích phân (2.1) trên [0, 1] với hạch: ( −1 với x > y K(x, y) = (2.6) 0 với x < y Trong trường hợp này, phương trình (2.1) có dạng: Z x f (x, w) + f (y, w)dy = g(x, w) (2.7) 0 Giải thức Γ(x, y) là phép tính đơn giản được cho bởi chuỗi Neumann: ∞ ( X (n) e− (x − y) với x > y − K (x, y) = Γ(x, y) = n=1 0 với x < y 2.2 Hạch K(x, y, ω) là ngẫu nhiên suy biến Xét phương trình K(x, y, ω)f (y)dy − λf (x) = g(x) (2.8) Với hạch suy biến ngẫu nhiên: n X K(x, y, z) = αi (x, w)βi(y) (2.9) i=1 17
Định lý 2.3. : Cho λ khác 0 là số thực X 1 µ(Ω(λ)) = µω[ na2ij (ω)] 2 < |λ| = 1 i,j=1 Khi đó ma trận ngẫu nhiên A(w) − λI là đảo ngược và nghiệm: ξ(ω) = (A(ω) − λI)−1b 2.3 Hạch K(x, y, ω) là biến ngẫu nhiên nhận giá trị trên không gian các hàm gián đoạn vừa phải Định lý 2.4. Cho K là ánh xạ của Ω vào R và cho sự biến đổi L(w) của Ω × C vào C được định nghĩa ∀w ∈ Ω và ∀f ∈ C bởi (??). Khi đó, L(w) là toán tử tuyến tính liên tục hoàn toàn trên C, ∀w ∈ Ω. Ngoài ra, những nhận định sau là tương đương: (i) L(w) là toán tử ngẫu nhiên trên C . (ii) ω : K(x, yω) < ξ ∈ U ∀x, y ∈ [a, b], ∀ξ ∈ R (iii)K(x, yω) là hạch ngẫu nhiên. (iv)L(ω) là biến ngẫu nhiên với giá trị toán tử. 18
Chương 3 MỘT SỐ PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN NGẪU NHIÊN PHI TUYẾN 3.1 Phương trình vi phân phi tuyến ngẫu nhiên 3.1.1 Thiết lập phương trình tích phân của một số các phương trình vi phân phi tuyến ngẫu nhiên Xét phương trình vi phân: dx(t, ω)/dt = f (t, x(t, ω), ω) x(t0, ω) = x0(ω) (3.1) Trước hết chúng ta xét ba bài toán của phương trình có dạng (3.1). T được định nghĩa là khoảng đóng [a,b] hoặc khoảng mở [a, ∞) Bài toán 1: Hàm mẫu (SF) Giả sử hàm f : T × Rn × Ω → Rn có tính chất là nếu: x : T → Rn là liên tục tuyệt đối khi đó hầu hết với mọi ω ∈ Ω, f (t, x(t, ω), ω) là tích phân trên T. Hàm x : T × Ω → Rn được gọi là giải bài toán SF. x′(t, ω) = f (t, x(t, ω), ω) x(a, ω) = x0(ω) Nếu và chỉ nếu hầu hết với mọi ω ∈ Ω những điều kiện sau được thỏa mãn: 19