数学 › 確率論 › 多次元伊藤公式と Lévy の特徴付け

確率積分の積から作られるマルチンゲール

命題 3.2（「多次元伊藤公式と Lévy の特徴付け」§3） ・ ✓公理まで証明済み

本文で読む（証明と前後の説明）→

閉包の状態

✓ 公理まで証明済み

証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理（物理では基本仮定）までつながっています（前提の定理類 69 件、定義なども含めて 81 件）。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり（閉包未完）・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

前提をたどる 証明が使う定理・定義（直接 3 件）

▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。

• 伊藤積分の存在と基本性質✓定理 4.7・確率微分方程式

  • 伊藤等長性（単純過程の場合）✓定理 4.3・確率微分方程式

    • 既知量の取り出し✓定理 4.4・条件付き期待値（上で展開済み）
  • 単純過程の稠密性✓補題 4.4・確率微分方程式

    • ルベーグの優収束定理✓定理 7.3・ルベーグ積分の定義と収束定理

      • 零集合は積分に影響しない✓命題 6.4・ルベーグ積分の定義と収束定理 この先をたどる →
      • $L^1$ の線型性と三角不等式✓命題 7.2・ルベーグ積分の定義と収束定理 この先をたどる →
      • ファトゥの補題✓補題 6.1・ルベーグ積分の定義と収束定理 この先をたどる →
    • Lebesgue の微分定理✓定理 5.3・符号付き測度と Radon–Nikodym の定理

      • $C_c(\mathbb{R})$ の $L^1$ での稠密性と平行移動の連続性✓補題 5.4・直積測度と Fubini–Tonelli の定理 この先をたどる →
      • 極大不等式✓定理 5.2・符号付き測度と Radon–Nikodym の定理 この先をたどる →
      • 外測度零の集合は可測✓命題 4.4・可測集合とルベーグ測度 この先をたどる →
  • リース–フィッシャーの定理✓定理 5.3・L^p 空間と関数解析への導入

    • 絶対収束による完備性の判定✓補題 5.2・L^p 空間と関数解析への導入
    • ミンコフスキーの不等式✓定理 4.5・L^p 空間と関数解析への導入

      • 本質的上限と $L^∞$ 空間定義 3.2・L^p 空間と関数解析への導入
      • ヘルダーの不等式✓定理 4.2・L^p 空間と関数解析への導入 この先をたどる →
    • 本質的上限と $L^∞$ 空間定義 3.2・L^p 空間と関数解析への導入
  • ドゥーブの L² 極大不等式✓補題 4.6・確率微分方程式

    • 線形性・単調性・絶対値✓命題 4.1・条件付き期待値（上で展開済み）
• 既知量の取り出し✓定理 4.4・条件付き期待値

  • 線形性・単調性・絶対値✓命題 4.1・条件付き期待値

    • 条件付き期待値の存在と一意性✓定理 3.2・条件付き期待値

      • 単調収束定理（ベッポ・レヴィの定理）✓定理 5.2・ルベーグ積分の定義と収束定理 この先をたどる →
      • ラドン・ニコディムの定理✓定理 2.1・条件付き期待値 この先をたどる →
  • 条件付き単調収束定理✓補題 4.3・条件付き期待値

    • 線形性・単調性・絶対値✓命題 4.1・条件付き期待値（上で展開済み）
    • 条件付き期待値の存在と一意性✓定理 3.2・条件付き期待値（上で展開済み）
• 条件付き共分散等長性✓補題 3.1・多次元伊藤公式と Lévy の特徴付け

  • 確率積分からの既知量の取り出し✓補題 2.4・多次元伊藤公式と Lévy の特徴付け

    • 単純過程に対する伊藤積分定義 4.2・確率微分方程式
    • 単純過程の稠密性✓補題 4.4・確率微分方程式（上で展開済み）
    • 伊藤積分の存在と基本性質✓定理 4.7・確率微分方程式（上で展開済み）
  • 伊藤積分の存在と基本性質✓定理 4.7・確率微分方程式（上で展開済み）
  • 既知量の取り出し✓定理 4.4・条件付き期待値（上で展開済み）
  • 独立ならば条件づけは無意味✓命題 4.5・条件付き期待値

    • 独立な可積分確率変数の積の期待値✓命題 7.5・確率変数と期待値（上で展開済み）
    • 条件付き期待値の存在と一意性✓定理 3.2・条件付き期待値（上で展開済み）
  • 独立な可積分確率変数の積の期待値✓命題 7.5・確率変数と期待値

    • 確率変数の独立性定義 2.3・確率変数と期待値
    • 変数変換公式✓定理 4.5・確率変数と期待値

      • 期待値定義 4.1・確率変数と期待値
      • 分布と分布関数定義 3.5・確率変数と期待値
      • 単関数の期待値の well-defined 性✓補題 4.2・確率変数と期待値
      • 標準近似列✓命題 4.4・確率変数と期待値 この先をたどる →
      • 単調収束定理✓定理 2.1・確率変数と期待値 この先をたどる →
    • 分散と共分散の基本性質✓命題 5.3・確率変数と期待値

      • 期待値定義 4.1・確率変数と期待値
      • 確率空間では L² ⊂ L¹✓命題 5.2・確率変数と期待値
  • 単純過程の稠密性✓補題 4.4・確率微分方程式（上で展開済み）

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。