弘前で働くデータサイエンティスト(?)のブログ

データ分析の勉強のための備忘録です(ノ)`ω´(ヾ)

多次元Ornstein-Uhlenbeck過程の時間相関関数の導出メモ

はじめに

前回の記事「多次元Ornstein-Uhlenbeck過程の確率密度関数の導出メモ」に引き続き,この記事では状態変数 \boldsymbol{x}(t)の時間相関関数を導出します.

wnk.hatenablog.com

状態変数の時間相関関数

系の定義については,前回の記事を参照して下さい.状態変数 \boldsymbol{x}(t)の時間相関関数 C(s): \mathbb{R} \to \mathbb{R}^{n \times n}を以下のように定義します.
\begin{align}
C(s) = E[\boldsymbol{x}(t+s)\boldsymbol{x}(t)^{\top}]
\end{align}
但し,ここで期待値 E[\cdot]は,定常状態 ( t \to \inftyとした場合) における期待値を意味します.このとき,この時間相関関数 C(s)は以下のように書くことができます.
\begin{align}
C(s) &= - e^{sA} {\rm vec}^{-1}( (A \oplus A)^{-1} {\rm vec}(W) ) \quad & (s \ge 0) \tag{1} \\
C(s) &= - e^{-sA^{\top}} {\rm vec}^{-1}( (A \oplus A)^{-1} {\rm vec}(W) ) \quad & (s < 0) \tag{2}
\end{align}

式(1), (2)の導出

以下のようにモーメント方程式を導くことができます.
\begin{align}
\frac{d}{ds} C(s) = \frac{d}{ds} E[\boldsymbol{x}(t+s)\boldsymbol{x}(t)^{\top}] = AC(s)
\end{align}
したがって,初期条件 C(0) = \lim_{t \to \infty} V(t) = - {\rm vec}^{-1}( (A \oplus A)^{-1} {\rm vec}(W) )の下でこの式を時間順方向に解くことにより,式(1)を得ることができます.また, C(s)の定義より C(s) = C(-s)^{\top}なので,式(2)を導くことができます.