Stochastische Populationsmodelle - Abteilung für Mathematische ...
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3 Diffusionsapproximation von Verzweigungsprozessen<br />
Theorem 3.2. Es sei (E, r) ein vollständiger metrischer Raum. Die Menge A ⊂ D E (R + )<br />
ist genau dann relativ kompakt (d.h. Abschluss von A ist kompakt), wenn die folgenden zwei<br />
Bedingungen gelten:<br />
(i) Für jede rationale Zahl t ≥ 0 gibt es eine Kompakte Menge Γ t ⊂ E, so dass x(t) ∈ Γ t für<br />
alle x ∈ A.<br />
(ii) Für alle T > 0 gilt<br />
lim sup<br />
δ↓0 x∈A<br />
w ′ (x, δ, T ) = 0.<br />
Die Bedingung (i) folgt aus eine stärkeren Bedingung (die ihrerseits aus relativer Kompaktheit<br />
folgt): Für alle T > 0 gibt es eine kompakte Menge K T ⊂ E so, dass x(t) ∈ K T für alle x ∈ A<br />
und 0 ≤ t ≤ T ist.<br />
Für das folgende Theorem verweisen wir auf Theoreme 3.7.2 und 3.8.6 in (Ethier and Kurtz<br />
1986) sowie auf (Aldous 1978).<br />
Theorem 3.3. Es sei (E, r) Polnisch und sei (X· (n) ) n=1,2,... eine Folge stochastischer Prozesse<br />
mit Pfaden in D E (R + ). Ferner sei für jede rationale Zahl t ≥ 0 die Folge (X (n)<br />
t ) n=1,2,... straff in<br />
E. Dann ist (X· (n) ) n=1,2,... genau dann straff in D E (R + ), wenn eine der folgenden Bedingungen<br />
erfüllt ist:<br />
(i) Für alle ε > 0 und T > 0 gibt es ein δ > 0 mit<br />
sup P[w ′ (X n , δ, T ) ≥ ε] ≤ ε. (3.2)<br />
n<br />
(ii) Für jedes T > 0 gibt es ein p > 0 und eine Familie {Y n (δ) : 0 < δ < 1, n = 1, 2, . . . } von<br />
nicht-negativen Zufallsvariablen mit<br />
[(<br />
)<br />
E r(X (n)<br />
p ]<br />
t+u , X(n) t ) ∧ 1 |F<br />
X (n)<br />
t ≤ E[Y n (δ)|Ft X(n) ] (3.3)<br />
für alle 0 ≤ t ≤ T , 0 ≤ u ≤ δ und<br />
lim sup<br />
δ↓0 n<br />
E[Y n (δ)] = 0. (3.4)<br />
(iii) Diese äquivalente Bedingung gilt im Fall E = R. Für alle Stoppzeiten T n , die durch T<br />
beschränkt sind und alle ε > 0 gibt es ein δ > 0 und n 0 so dass<br />
[<br />
]<br />
sup sup P |X (n)<br />
T − n+θ X(n) T n<br />
| > ε ≤ ε. (3.5)<br />
n≥n 0 θ∈[0,δ]<br />
Wie zuvor erfüllt eine in D E (R + ) relativ kompakte Folge (X (n)<br />
· ) die stärkere compact containment<br />
condition: Für alle ε > 0 und T > 0 existiert eine kompakte Menge K T,ε ⊂ E mit<br />
inf<br />
n P[X(n) t ∈ K T,ε für 0 ≤ t ≤ T ] ≥ 1 − ε. (3.6)<br />
Mit dem folgenden Kriterium kann man relative Kompaktheit von Folgen von E-wertigen<br />
Prozessen auf Straffheit von reellwertigen Funktionen von diesen Prozessen für eine genügend<br />
große Funktionenmenge (siehe Ethier and Kurtz 1986, Theorem 3.9.1) zurückführen.<br />
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