Équation de Chapman-Kolmogorov

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En théorie des probabilités, et plus spécifiquement dans la théorie des processus stochastiques markoviens, l'équation de Chapman-Kolmogorov est une égalité qui met en relation les lois jointes de différents points de la trajectoire d'un processus stochastique. Cette équation a été mise en évidence indépendamment par le mathématicien britannique Sidney Chapman et le mathématicien russe Andreï Kolmogorov.

Supposons que { fi } est une suite de variables aléatoires, c'est-à-dire un processus stochastique. Soit

p_{i_1,\ldots,i_n}(f_1,\ldots,f_n)

la densité de la loi jointe des variables f1 ... fn. Alors l'équation de Chapman–Kolmogorov s'écrit

p_{i_1,\ldots,i_{n-1}}(f_1,\ldots,f_{n-1})=\int_{-\infty}^{+\infty}p_{i_1,\ldots,i_n}(f_1,\ldots,f_n)\,df_n

qui n'est rien d'autre que le calcul de la dernière loi marginale.

Notons que nous n'avons pas besoin de supposer un quelconque ordre temporel des variables aléatoires.

[modifier] Application aux chaînes de Markov

Lorsque le processus stochastique considéré est markovien, l'équation de Chapman-Kolmogorov devient une relation entre les lois de transition. Dans le cadre des chaînes de Markov, on suppose que i1 < ... < in, et grâce à la propriété de Markov, on a

p_{i_1,\ldots,i_n}(f_1,\ldots,f_n)=p_{i_1}(f_1)p_{i_2;i_1}(f_2\mid f_1)\cdots p_{i_n;i_{n-1}}(f_n\mid 
f_{n-1}),

où les probabilités conditionnelles p_{i;j}(f_i\mid f_j) sont les probabilités de transition entre les temps i>j. Ainsi, l'équation de Chapman–Kolmogorov devient

p_{i_3;i_1}(f_3\mid f_1)=\int_{-\infty}^{+\infty} p_{i_3;i_2}(f_3\mid f_2)p_{i_2;i_1}(f_2\mid f_1) \, df_2.

Lorsque la loi de probabilité de l'espace d'états de la chaîne de Markov est discret et que la chaîne est homogène, l'équation de de Chapman-Kolmogorov peut être exprimée en termes de produit de matrices (éventuellement de dimension infinie), de la manière suivante :

P(t+s)=P(t)P(s)\,

P(t) est la matrice de transition, i.e., si Xt est l'état du processus au temps t, alors pour tout couple de points i et j de l'espace d'état, on a

P_{ij}(t)=P(X_t=j\mid X_0=i).\,


[modifier] Articles connexes

[modifier] Notes et références


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