İçeriğe atla

Doléans-Dade üsteli

Matematiğin bir alt dalı olan stokastik süreçlerde Doléans-Dade üsteli, Doléans üsteli ya da stokastik üstel, matematiksel analizin üstel fonksiyonuna stokastik süreçlerde karşılık gelen bir kavramdır. Bu kavram adını Fransız asıllı Amerikalı matematikçi Catherine Doléans-Dade'den almaktadır.[1]

Stokastik üstel kavramı stokastik diferansiyel denklemlerin açık çözümlerini yazarken karşımıza çıkar. Girsanov teoreminin formülasyonunda da önemli bir yer tutar. Bu bağlamda en temel sorulardan birisi stokastik üstelin ne zaman martingal olacağıdır. Finansal matematik modellerinin çoğu stokastik üstel olan süreçleri barındırmaktadır. Bunlardan önemli olan bir tanesi de Black-Scholes modelindeki geometrik Brown hareketidir.

Giriş

Üstel fonksiyon diferansiyel denklemler bağlamında iki şartla biricik olarak belirlenir:

ve .

Daha genel durum ise zincir kuralı kullanılarak halledilebilir; diğer deyişle, fonksiyonu

ve

şartlarıyla biricik olarak belirlenir.

Bu mekanizmayı stokastik diferansiyel denklemlere kolaylıkla taşımak mümkün değildir. Buradaki ilk zorluk, zincir kuralının yerini alan ve süreçlerin kuadratik değişirliğini (varyasyon) göz önüne almak zorunda olan Itō formülüdür. Örneğin, standart Wiener süreciyse ve alınırsa, o zaman Itō formülü kullanılarak

elde edilir. Bu diferansiyel denklemde ek olarak gelen teriminden kaçınmak için üstel fonksiyonun biraz değiştirilmiş (bir başka deyişle düzeltilmiş) hali kullanılır. Eğer, alınırsa ve Itō formülü kullanılırsa elde edilir. Bunlara ek olarak, süreci gibi bir martingal olur.

Tanım

bir yarı martingal olsun. , sürecinin noktasında soldan limiti olmak üzere, stokastik diferansiyel denkleminin biricik güçlü çözümü olan yarı martingaline, sürecinin Doléans-Dade üsteli, Doléans üsteli ya da stokastik üsteli denir ve ile gösterilir. Yani, . Aynı çözüm Itō integral temsili ile

olarak gösterilir.

Genel formül ve özel durumlar

  • sürekli yarı martingal ve de 'in kuadratik değişirliği olursa, o zaman
olur. Gerçekten de, 'nun yarı martingal, sürekli ve kati bir şekilde pozitif olduğunu kabul edelim. O zaman, Itō formülünü üstüne uygularsak
elde ederiz. Here iki tarafın üstel fonksiyonunu alırsak ve olduğunu göz önünde tutarsak,
  • Brown hareketi ise, o zaman stokastik üstel geometrik Brown hareketi olur.
  • Genel durumda ise 'in sıçrama yaptığı noktalar göz önüne alınmalıdır. Yani, eğer sadece yarı martingalse ve sıçrama süreci olarak alınırsa,
olur.
  • Üstel fonksiyonun fonksiyonel eşitliği olan ifadesine karşılık stokastik üstelde yarı martingal olmak üzere
ifadesi vardır. Bu formüle Fransız matematikçi Marc Yor'a atfen Yor formülü adı verilir.[2]

Özellikler

  • Stokastik üstel sürekli olarak sıfıra gidemez, sadece sıfıra sıçrayabilir. Bu nedenle, sürekli bir yarı martingalin stokastik üstel değeri her zaman kesinlikle pozitiftir.
  • Stokastik üstel sıfıra bir kere sıçradığında burada yani sıfır değerinde absorbe edilir. Sıfıra ilk sıçradığı zaman ise tam olarak olduğu zamandır.
  • 'in sadece zamanındaki değerine bağlı olan doğal üstel fonksiyon 'nin davranışının aksine, sadece 'ye bağlı olmakla kalmaz. Dahası, 'in zaman aralığındaki bütün geçmiş değerlerine bağlıdır. Bu yüzden, yazılmalıdır; yani, doğru bir notasyon değildir.
  • Bir yerel martingalin stokastik üsteli yine bir yerel martingaldir.
  • Yukarıdaki tüm formüller ve özellikler, karmaşık değerli bir 'in stokastik üsteline de uygulanır. Bu uygulamanın, konform martingaller teorisinde ve karakteristik fonksiyonların hesaplanmasında uygulamaları vardır.

Ayrıca bakınız

Girsanov teoremi

Kaynakça

  1. ^ Doléans-Dade, C. (1970). "Quelques applications de la formule de changement de variables pour les semimartingales". Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete (Fransızca). 16 (3). ss. 181-194. doi:10.1007/BF00534595. ISSN 0044-3719. 
  2. ^ Yor, Marc (1976), "Sur les integrales stochastiques optionnelles et une suite remarquable de formules exponentielles", Séminaire de Probabilités X Université de Strasbourg, Lecture Notes in Mathematics, 511, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, ss. 481-500, doi:10.1007/bfb0101123, ISBN 978-3-540-07681-0, 26 Ocak 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 14 Aralık 2021 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Türev</span> Fonksiyonun grafiğine çizilen teğetin eğimini hesaplama tekniğidir.

Matematikte türev, bir fonksiyonun tanımlı olduğu herhangi bir noktada değişim yönünü veya hızını veren temel bir kavramdır. Tek değişkenli bir fonksiyonun tanım kümesinin belli bir noktasında türevi, fonksiyonun grafiğine bu noktada karşılık gelen değerde çizilen teğet doğrunun eğimidir. Teğet doğru, tanım kümesinin bu noktasında fonksiyonun en iyi doğrusal yaklaşımıdır. Bu nedenle türev genellikle anlık değişim oranı ya da daha açık bir ifadeyle, bağımlı değişkendeki anlık değişimin bağımsız değişkendeki anlık değişime oranı olarak tanımlanır. Bir fonksiyonun türevini teorik olarak bulmaya türev alma denilir. Eğer bir fonksiyonun tanım kümesindeki her değerinde hesaplanan türev değerlerini veren başka bir fonksiyon varsa, bu fonksiyona eldeki fonksiyonun türevi denir.

<span class="mw-page-title-main">Normal dağılım</span> sürekli olasılık dağılım ailesi

Normal dağılım, aynı zamanda Gauss dağılımı veya Gauss tipi dağılım olarak isimlendirilen, birçok alanda pratik uygulaması olan, çok önemli bir sürekli olasılık dağılım ailesidir.

<span class="mw-page-title-main">İş (fizik)</span>

Fizikte, bir kuvvet bir cisim üzerine etki ettiğinde ve kuvvetin uygulama yönünde konum değişikliği olduğunda iş yaptığı söylenir. Örneğin, bir valizi yerden kaldırdığınızda, valiz üzerine yapılan iş kaldırıldığı yükseklik süresince ağırlığını kaldırmak için aldığı kuvvettir.

Fizikte, birim zamanda aktarılan veya dönüştürülen enerjiye ya da yapılan işe güç denir, P simgesiyle gösterilir. Uluslararası Birim Sistemi'nde güç birimi, saniyedeki bir joule'e eşit olan watt'tır kısacası J/s. Eski çalışmalarda güç bazen iş olarak adlandırılırmıştır. Güç türetilmiş bir nicelik ve skaler bir büyüklüktür.

Termodinamiğin(Isıldevinimin) ikinci yasası, izole sistemlerin entropisinin asla azalamayacağını belirtir. Bunun sebebini izole sistemlerin termodinamik dengeden spontane olarak oluşmasıyla açıklar. Buna benzer olarak sürekli çalışan makinelerin ikinci kanunu imkânsızdır.

<span class="mw-page-title-main">Gamma dağılımı</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında gamma dağılımı iki parametreli bir sürekli olasılık dağılımıdır. Bu parametrelerden biri ölçek parametresi θ; diğeri ise şekil parametresi k olarak anılır. Eğer k tam sayı ise, gamma dağılımı k tane üstel dağılım gösteren rassal değişkenlerin toplamını temsil eder; rassal değişkenlerin her biri nin üstel dağılımı için parametre olur.

<span class="mw-page-title-main">Üstel dağılım</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında üstel dağılımı bir sürekli olasılık dağılımları grubudur. Sabit ortalama değişme haddinde ortaya çıkan bağımsız olaylar arasındaki zaman aralığını modelleştirirken bir üstel dağılım doğal olarak ortaya çıkar.

<span class="mw-page-title-main">Laplace dağılımı</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında Laplace dağılımı Pierre-Simon Laplace anısına isimlendirilmiş bir sürekli olasılık dağılımıdır. Arka arkaya birbiriyle yapıştırılmış şekilde ve bir de konum parametresi dahil edilerek birleştirilmiş iki üstel dağılımdan oluştuğu için, çift üstel dağılımı adı ile de anılmaktadır. İki bağımsız ve tıpatıp aynı şekilde üstel dağılım gösteren bir rassal değişken bir Laplace dağılımı ile işlev görürler. Bu, aynen üstel dağılım gösteren rassal zamanda değerlendirilen Brown devinimine benzer.

<span class="mw-page-title-main">Log-normal dağılım</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında log-normal dağılım logaritması normal dağılım gösteren herhangi bir rassal değişken için tek-kuyruklu bir olasılık dağılımdır. Eğer Y normal dağılım gösteren bir rassal değişken ise, bu halde X= exp(Y) için olasılık dağılımı bir log-normal dağılımdır; aynı şekilde eğer X log-normal dağılım gösterirse o halde log(X) normal dağılım gösterir. Logaritma fonksiyonu için bazın ne olduğu önemli değildir: Herhangi iki pozitif sayı olan ab ≠ 1 için eğer loga(X) normal dağılım gösterirse, logb(X) fonksiyonu da normaldir.

<span class="mw-page-title-main">Laplace denklemi</span>

Matematikte Laplace denklemi, özellikleri ilk defa Pierre-Simon Laplace tarafından çalışılmış bir kısmi diferansiyel denklemdir. Laplace denkleminin çözümleri, elektromanyetizma, astronomi ve akışkanlar dinamiği gibi birçok bilim alanında önemlidir çünkü çözümler bilhassa elektrik ve yerçekim potansiyeli ile akışkan potansiyelinin davranışını açıklar. Laplace denkleminin çözümlerinin genel teorisi aynı zamanda potansiyel teorisi olarak da bilinmektedir.

Açısal hız, bir objenin birim zamandaki açısal olarak yer değiştirme miktarına verilen isimdir. Açısal hız vektörel olup bir cismin bir eksen üzerindeki dönüş yönünü ve hızını verir. Açısal hızın SI birimi radyan/saniyedir, ancak başka birimlerde de ölçülebilir. Açısal hız genellikle omega sembolü ile gösterilir. Açısal hızın yönü genellikle dönüş düzlemine diktir ve sağ el kuralı ile bulunabilir.

<span class="mw-page-title-main">Beta fonksiyonu</span>

Matematik'te, beta fonksiyonu, Euler integrali'nin ilk türüdür,

<span class="mw-page-title-main">Tetrasyon</span>

Matematikte, tetrasyon, üslü sayıdan sonra gelen ilk aşırı işlecin tekrarlı üssüdür. Tetrasyonun İngilizce karşılığı olan tetration kelimesi ilk kez matematikçi Reuben Louis Goodstein tarafından, tetra- (dört) ve iteration (tekrar)dan türetilerek kullanılmaya başlandı. Tetrasyon çok büyük sayıların gösterimi için kullanıldı. Fakat birkaç pratik uygulaması vardır. Bu yüzden sadece saf matematik incelenir. Burada aşırı işlecin ilk dört örneğin gösteriliyor. Tekrasyon dördüncüsüdür:

  1. toplama
    Normal bilinen toplama işlemi.
  2. çarpma
    genellikle temel işlemlerden birini ifade eder. Fakat doğal sayılar gibi özel durumlar için kendine n kere eklenen a olabilir.
  3. üs alma
    a nın kendisi ile n kere çarpılması.
  4. tetrasyon
    a 'nın kendisiyle n kere üssünün alınması.
<span class="mw-page-title-main">Enerji biçimleri</span>

Enerji biçimleri, iki ana grubu ayrılabilir: kinetik enerji ve potansiyel enerji. Diğer enerji türleri bu iki enerji türünün karışımdan elde edilir.

<span class="mw-page-title-main">Gauss fonksiyonu</span>

Matematikte Gauss fonksiyonu, bir fonksiyon biçimidir ve şöyle ifade edilir:

<span class="mw-page-title-main">Elektromanyetizmanın eşdeğişim formülasyonu</span>

Klasik manyetizmanın eşdeğişimli formülasyonu klasik elektromanyetizma kanunlarının(özellikle de, Maxwell denklemlerini ve Lorentz kuvvetinin) Lorentz dönüşümlerine göre açıkça varyanslarının olmadığı, rektilineer eylemsiz koordinat sistemleri kullanılarak özel görelilik disiplini çerçevesinde yazılma sekillerini ima eder. Bu ifadeler hem klasik elektromanyetizma kanunlarının herhangi bir eylemsiz koordinat sisteminde aynı formu aldıklarını kanıtlamakta kolaylık sağlar hem de alanların ve kuvvetlerin bir referans sisteminden başka bir referans sistemine uyarlanması için bir yol sağlar. Bununla birlikte, bu Maxwell denklemlerinin uzay ve zamanda bükülmesi ya da rektilineer olmayan koordinat sistemleri kadar genel değildir.

Elektrokimyada Nernst denklemi, bir elektrokimyasal reaksiyonun indirgenme potansiyelini ; indirgeme ve oksidasyona uğrayan kimyasal türlerin standart elektrot potansiyeli, sıcaklığı ve aktiflikleri ile ilişkilendiren bir denklemdir. Denklemi formüle eden Alman fiziksel kimyacı Walther Nernst'in adını almıştır.

Termodinamik ve akışkanlar mekaniği gibi bilim dallarında kullanım alanı bulan iki çeşit Bejan sayısı (Be) bulunmaktadır. Bu sayılar, Adrian Bejan'ın adını taşımaktadır.

Matematiğin bir alt dalı olan olasılık teorisinde bir martingal ya da martingal süreci bir sonraki beklenen değerinin geçmişteki bütün gözlemlenmiş değerlerden bağımsız olarak şimdiki gözlemlenen değer olduğu bir stokastik süreçtir.

Matematiğin bir alt dalı olan olasılık teorisinde Girsanov teoremi, stokastik süreçlerin ölçü değişimleri altında nasıl değiştiğini gösteren ve özellikle finansal matematikte yaygın uygulaması olan bir teoremdir. Teorem, finansal matematikte bir dayanak varlığın fiziksel ya da gözlemlenen bir ölçüde yazılan fiyat sürecinin riske duyarsız ölçüye nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Teorem, stokastik diferansiyel denklemlerin zayıf çözümlerinin varlığını ve biricikliğini kanıtlamakta da yararlıdır.