1. Введение
Рассмотрим задачу Коши для системы дифференциальных уравнений первого порядка
(1)
(2)
где , задано, искомое отображение, случайный векторный процесс, постоянный оператор, действующий в пространстве , конечномерное пространство со скалярным произведением null, , случайные процессы, случайный векторный процесс.
Так как уравнение (1) содержит случайные процессы, то решение задачи Коши (1), (2) также является случайным процессом. Для приложений важны статистические характеристики решения функция распределения, плотность распределения, характеристический функционал или моментные функции. Наиболее важным и одновременно простым является математическое ожидание. Метод сведения стохастической задачи к детерминированному дифференциальному уравнению с обычными и вариационными производными (см. [1-4, 7]) оказался эффективным для нахождения моментных функций решений линейных дифференциальных уравнений. В [2] получены явные формулы для математического ожидания решения мультипликативно возмущенного векторного дифференциального уравнения в частных производных с одним случайным коэффициентом и случайной неоднородностью.
В данной работе решается задача нахождения математического ожидания, смешанных моментных функций и второй моментной функции решения задачи (1), (2) с двумя случайными коэффициентами и случайной неоднородностью. Исследуемая задача сводится к детерминированной системе дифференциальных уравнений с частными и вариационными производными, для которой удается получить явную формулу решения. На основе полученной формулы выписать математическое ожидание, смешанные моментные функции и вторую моментную функцию решения стохастического уравнения с использованием характеристического функционала случайных коэффициентов и неоднородности. В качестве приложений выведены явные формулы смешанных моментных функций и второй моментной функции решения уравнения с независимыми гауссовскими случайными коэффициентами.
2. Математическое ожидание решения задачи (1), (2).
Пусть пространство суммируемых функций на отрезке с нормой
функционал, приращение переменной .
Определение 1. Если
где o(h) бесконечно малая высшего порядка относительно h и интеграл (Лебега) является линейным ограниченным функционалом по переменной , то отображение называется вариационной производной функционала ψ в точке v и обозначается .
Вариационное дифференцирование аналогично обычному дифференцированию.
Пусть обозначает случайный процесс ( случайное событие; см. [1]). В дальнейшем случайный процесс будем записывать просто как , а обозначение использовать для математического ожидания случайного процесса .
Определение 2. (см. [1, с. 30]) Функционал
где , , называется характеристическим функционалом случайного процесса .
Отметим, что с помощью характеристического функционала можно находить моментные функции случайного процесса, например (см. [1]),
2.1. Переход к детерминированной задаче.
Будем считать, что процессы и заданы характеристическим функционалом, т.е. считаем известным
Здесь обозначает скалярное произведение в . Введем обозначение
Умножим уравнение (1) на и возьмем математическое ожидание полученного равенства:
(3)
Введем обозначение
Уравнение (3) (формально) можно записать с помощью . Имеем
(4)
где частная вариационная производная по переменной .
Будем считать, что случайный процесс не зависит от случайных процессов и . Умножим начальные условие (2) на и вычислим математическое ожидание полученного равенства:
Перепишем последнее равенство в виде
(5)
Определение 3. Математическим ожиданием решения задачи Коши (1), (2) называется , где решение задачи (4), (5) в некоторой окрестности точки , , .
Таким образом, для нахождения математического ожидания решения задачи (1), (2) достаточно найти решение не случайной (детерминированной) задачи (4), (5) в малой окрестности точки , , .
2.2. Решение уравнения с обычной и вариационной производными
Пусть обозначает преобразование Фурье функции по переменной (см. [6]):
Применим преобразование Фурье по переменной к уравнениям (4), (5):
(6)
(7)
Пусть функция переменной , определенная следующим образом:
В [2] получена явная формула для решения уравнения,содержащего обычную и вариационные производные, с заданным начальным условием.
Теорема 1 (см. [2, теорема 7.3]). Пусть функционал разлагается в ряд
где симметрические по любой паре переменных функции, имеющие вариационные производные по переменной . Тогда решение задачи Коши
имеет вид
Полученную в теореме 1 формулу можно обобщить на случай задачи Коши вида (6), (7).
Теорема 2. Пусть функционал разлагается в ряд
(8)
где симметрические по любой паре переменных функции, и имеющие вариационные производные по переменной . Тогда
(9)
является решением задачи (6), (7).
Замечание 1. Характеристический функционал будет удовлетворять условию (8), если предположить независимость случайных процессов , .
2.3. Нахождение математического ожидания решения задачи
Для нахождения среднего значения решения задачи (1), (2) нужно найти отображение . Это можно сделать вычислив обратное преобразование Фурье выражения (9). Поскольку преобразование Фурье от произведения равно свертке преобразований Фурье сомножителей (см. [6, с. 154]), то для детерминированной задачи Коши (4), (5) можно получить явную формулу решения.
Теорема 3. Если характеристический функционал разлагается в степенной ряд вида (8), то
(10)
является решением детерминированной задачи (4), (5). Здесь обратное преобразование Фурье, свертка по переменной , единичный оператор.
Теорема 4. Пусть выполнены условия теоремы 2. Тогда
(11)
является математическим ожиданием решения задачи (1), (2).
3. Смешанные моментные функции.
Формула (10) полезна не только для нахождения математического ожидания решения задачи (1),(2), но и может быть применена для нахождения других моментных функций решения задачи (1), (2). Из определения следует, что
Таким образом, смешанные моментные функции может быть найдена из с помощью вариационного дифференцирования.
Теорема 5. Пусть выполнены условия теоремы 2. Тогда
(12)
Доказательство. Так как
то справедливость формулы (12) можно легко установить, если вычислить вариационную производную от по переменной .
Теорема 6. Пусть выполнены условия теоремы 2. Тогда
(13)
Теорема 7. Пусть выполнены условия теоремы 2. Тогда
(14)
4. Вторая моментная функция.
Умножим уравнение (1) на и возьмем математическое ожидание полученного равенства
(15)
Введем обозначение
Уравнение (15) (формально) можно записать с помощью в виде
(16)
Умножим начальные условие (2) на и вычислим математическое ожидание полученного равенства, находим
предполагаем, что случайный процесс не зависит от случайных процессов и . Перепишем последнее равенство в виде
(17)
Определение 4. Второй моментной функцией решения задачи Коши (1), (2) называется величина , где симметричное по переменным , решение уравненияЁ(16), удовлетворяющее условию
в некоторой окрестности точки , , .
Запишем уравнение (16) при :
(18)
Задача (18), (17) имеет вид задачи (4), (5). Найдем её решение по формуле (10):
Так как симметрична по двум первым переменным, то
(19)
Равенство (19) является начальным условием для уравнения (16). Задача (16), (19) имеет вид задачи (4), (5). Найдем её решение по формуле (10):
(20)
Подставив (10) в (20), получим окончательное представление для решения задачи (16), (19):
Таким образом, решение задачи (16), (19) задается следующей формулой
(21)
Отметим, что функция , определяемая формулой (21), симметрична по и .
Теорема 8. Если характеристический функционал разлагается в степенной ряд вида (8) имеет вариационную производную второго порядка по переменной , то
(22)
является второй моментной функцией решения задачи (1), (2).
Доказательство. Согласно определению . Подставляя , , в формулу (21), находим, что определяется формулой (22).
5. Случай независимых случайных процессов ε1, ε2 и b.
Если процессы и независимы, то
где , , характеристические функционалы для ε1, ε2 и b соответственно.
Теорема 9. Если случайные процессы ε1, ε2 и b независимы, то
(23)
является математическим ожиданием решения задачи (1), (2).
Доказательство. Поскольку
Подставив найденные выражения в формулу (11) и вычислив прямое и обратное преобразования Фурье, получаем формулу (23).
Замечание 2. Отметим, что для нахождения математического ожидания нужно знать характеристические функционалы процессов ε1, ε2, и только математическое ожидание процесса b.
Теорема 10. Если случайные процессы ε1, ε2 и b независимы, то
(24)
является смешанной моментной функцией решения задачи (1), (2).
Доказательство. Вычислим значение вариационных производных входящих в формулу (12) в предположение, что случайные процессы ε1, ε2 и b независимы:
Подставив найденные выражения в формулу (12) и вычислив прямое и обратное преобразования Фурье, получаем формулу (24).
Теорема 11. Если случайные процессы ε1, ε2 и b независимы, то
(25)
является смешанной моментной функцией решения задачи (1), (2).
Теорема 11 доказывается аналогично теореме 10.
Теорема 12. Если случайные процессы , и независимы, то
(26)
является смешанной моментной функцией решения задачи (1), (2).
Доказательство. Вычислим значения вариационных производных, входящих в формулу (14), в предположении, что случайные процессы ε1, ε2 и b независимы:
Подставив найденные выражения в формулу (14) и вычислив прямое и обратное преобразования Фурье, получаем формулу (26).
Теорема 13. Если случайные процессы ε1, ε2 и b независимы, то
(27)
является второй моментной функцией решения задачи (1), (2).
Доказательство. Поскольку
и
преобразуя последнее подинтегральное выражение, получаем
Подставляя полученные выражения в формулу (22), получаем вторую моментную функцию (27) для независимых случайных процессов ε1, ε2 и b.
Замечание 3. Отметим, что для нахождения второй моментной функции нужно знать характеристические функционалы процессов ε1, ε2 и только математическое ожидание и вторую моментную функцию процесса b.
6. Частные случаи.
Рассмотрим задачу (1), (2) с гауссовскими случайными процессами , , заданными характеристическими функционалами
(28)
где , , ковариационные функции случайных процессов и соответственно, и независимым с ε1, ε2 и случайным процессом b.
Теорема 14. Пусть в задаче (1), (2) случайные процессы ε1, ε2 заданы характеристическими функционалами (28) и не зависят от случайного процесса b. Тогда
(29)
является смешанной моментной функцией решения этой задачи.
Доказательство. Выпишем для гауссовского процесса, используя определение функции :
Тогда
Учитывая, что функция симметрична, окончательно получаем выражение
Выпишем для гауссовского процесса, используя определение функции :
Подставим эти выражения в (24), получаем формулу (29).
Теорема 15. Пусть в задаче (1), (2) случайные процессы ε1, ε2 и заданы характеристическими функционалами (28) и не зависят от случайного процесса b. Тогда
(30)
является смешанной моментной функций решения этой задачи.
Доказательство. Выпишем для гауссовского процесса, используя определение функции :
Тогда
Учитывая, что функция симметрична, окончательно получаем выражение
Характеристический функционал для гауссовского процесса имеет вид
Подставляя эти выражения в (25), получаем формулу (30).
Теорема 16. Пусть в задачe (1), (2) случайные процессы ε1, ε2 и заданы характеристическими функционалами (28) и не зависят от случайного процесса b. Тогда
является смешанной моментной функций решения этой задачи.
Теорема 16 доказывается по аналогии с предыдущей теоремой.
Теорема 17. Пусть в задаче (1), (2) случайные процессы ε1, ε2 и заданы характеристическими функционалами (28) и не зависят от случайного процесса b. Тогда
является второй моментной функцией решения этой задачи.