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Análisis numérico, Timothy Sauer

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450 | CAPÍTULO 9 Números aleatorios y sus aplicaciones<br />

Figura 9.10 M ovim iento browniano d iscreta (a) C am inata a le ato ria Wrd e 10 pasos, (b) C am inata aleatoria<br />

IVf2 u s an d o 25 v e ce s m ás p a s o s q u e (a), p e ro c o n u n a a ltu ra d e p a so d e l/V Ü .L a m edia y la va ría nza d e la<br />

a ltu ra e n e l m o m e n to t = 10 son id én ticas (0 y 10, resp ectiv am en te) p ara los p ro c eso s (a) y (b).<br />

Por lo tanto. W} se define como la caminata aleatoria que realiza pasos s, de longitud horizontal<br />

\/k. una altura de paso ± \/V k y la misma probabilidad. Entonces, el valor esperado en el<br />

tiempo t sigue siendo<br />

y la varianza es<br />

kl kl<br />

V(W,‘) = £ V < J ) = ] T<br />

1=1 1=1<br />

kl kt<br />

E(W*) = ' E E(j f ) = £ o = 0,<br />

/=! /=!<br />

Si se reduce el tamaño de paso y la altura de poso de la caminata aleatoria de esta manera precisa a<br />

medida que A-aumenta, la varianza y la desviación estándar se mantienen constantes, independientemente<br />

del número k de pasos por unidad de tiempo. En la figura 9.10(b) se muestra un desarrollo<br />

de W,k,donde k = 25. de modo que se realizan 250 pasos individuales en 10 unidades de tiempo.<br />

La media y la varianza en t - 10 son las mismas que en la figura 9.10(a).<br />

El límite Wf** de esta progresión cuando k -* » produce un movimiento browniano continuo.<br />

Ahora el tiempo res un número real y B, = ÍFf°°es una variable aleatoria para cada / S 0. El<br />

movimiento browniano continuo B, tiene tres propiedades importantes:<br />

Propiedad 1 Para cada r. la variable aleatoria B, está por lo regular distribuida con media 0 y varianza t.<br />

Propiedad 2 Para cada t\ < 12. la variable aleatoria normal Bh - B,tcs independiente de la variable aleatoria B,,.<br />

y de hecho es independiente de toda Br 0 s ^ t\.<br />

Propiedad 3 El movimiento browniano B, puede representarse mediante trayectorias continuas.<br />

La aparición de la distribución normal es una consecuencia del teorema del límite central, un hecho<br />

profundo acerca de la probabilidad.<br />

La simulación por computadora del movimiento browniano se basa en el respeto a estas tres<br />

propiedades. Establezca una malla de pasos<br />

0=/o

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