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Máster y doctorado

Movimiento browniano y difusiones

Una caminata de monedas da saltos. Al hacer muchos pasos pequeños aparece un modelo continuo de fluctuaciones: el movimiento browniano. Primero aprenderemos a leer su ley; después veremos qué se comparte entre tiempos y cómo ese ruido produce una difusión.

1. Una trayectoria es una realización; una ley describe los posibles resultados

B es browniano estándar respecto de (ℱₜ) si B₀=0, es adaptado, sus trayectorias son continuas casi seguramente y, para 0≤s<t, Bₜ−Bₛ es independiente de ℱₛ y tiene ley N(0,t−s). En N(media,varianza), el segundo parámetro es varianza. La existencia de un proceso con todas estas propiedades es un teorema.

El incremento usa dos tiempos y mide el cambio entre ellos. Su ley depende de la duración, no del momento inicial: los incrementos son estacionarios. Los valores Bₜ no son estacionarios, pues su varianza t crece. Los dibujos finitos no prueban continuidad, independencia ni normalidad de un proceso.

Leer un intervalo antes de usar la normal

Incremento desde el tiempo tres hasta el ocho.

  1. Duración

    h=8−3=5.
  2. Ley

    B₈−B₃ tiene distribución N(0,5).

  3. Dos medidas de dispersión

    La varianza es cinco; la desviación típica es √5.

Resultado

La media del incremento es cero.

Lo comprobamos

N(0,5) no significa desviación típica cinco.

Comparar un tiempo inicial diferente

Incrementos B₂−B₀ y B₇−B₅.

  1. Duraciones

    Ambos duran dos unidades.

  2. Misma ley

    Cada uno tiene ley N(0,2).

  3. Relación entre ellos

    Los intervalos son disjuntos, así que estos incrementos son independientes.

Resultado

Igual distribución e independencia son dos afirmaciones distintas.

Lo comprobamos

Dos incrementos con la misma duración pueden estar solapados y dejar de ser independientes.

2. La covarianza se calcula identificando el tramo compartido

Para s≤t, Bₜ=Bₛ+(Bₜ−Bₛ).

El segundo término es independiente del pasado y tiene media cero. Por eso Cov(Bₛ,Bₜ)=Var(Bₛ)=s; para cualquier par, la covarianza es min(s,t). Los vectores de valores en tiempos finitos son gaussianos.

Los valores brownianos comparten pasado; los incrementos disjuntos no
B₅=B₂+(B₅−B₂)025B₂B₅−B₂Var(B₂)=2Var(B₅−B₂)=3Var(B₅)=2+3=5Cov(B₂,B₅)=2Compartir un tramo crea dependencia.
Descomposición exacta de B cinco en B dos más el incremento entre dos y cinco. En la línea de tiempo, el tramo azul tiene duración dos y el verde duración tres, con escala temporal común. Los dos términos son independientes y sus varianzas suman cinco. La covarianza entre B dos y B cinco es dos porque ambos contienen el mismo primer tramo. Los rectángulos representan intervalos de tiempo y no valores ni una simulación de una trayectoria browniana.
En particular, Var(Bₜ−Bₛ)=t+s−2min(s,t)=t−s cuando s≤t.

Los propios valores no son independientes si comparten pasado. Más generalmente, la covarianza de dos incrementos estándar es la longitud de la intersección de sus intervalos, por expansión de la fórmula min; en la familia gaussiana, covarianza cero implica independencia.

Un valor contiene al anterior más un incremento nuevo

Calcular Var(B₅−B₂).

  1. Valores individuales

    Var(B₅)=5 y Var(B₂)=2.
  2. Tramo compartido

    Cov(B₂,B₅)=2.
  3. Restar correctamente

    5+2−2·2=3.
Resultado

El resultado coincide con la duración cinco menos dos.

Lo comprobamos

Sumar cinco y dos sin covarianza daría siete, que es incorrecto.

Dos incrementos solapados

U=B₃−B₁ y V=B₅−B₂.

  1. Intervalos

    U usa (1,3] y V usa (2,5].

  2. Intersección

    Comparten (2,3], de longitud uno.

  3. Covarianza

    Cov(U,V)=1; la correlación es 1/√(2·3)=1/√6.
Resultado

No son independientes, aunque cada uno sea un incremento browniano.

Lo comprobamos

La fórmula min da 3−2−1+1=1 al expandir los cuatro términos.

3. La escala del ruido es la raíz de la duración

En un intervalo h, Var(ΔB)=h y su desviación típica es √h.

Una deriva constante b produce bh. La pendiente aproximada ΔB/h tiene desviación típica 1/√h, que aumenta al disminuir h. Ese cálculo de leyes ilustra la irregularidad; por sí solo no demuestra no diferenciabilidad de toda trayectoria.

Para c>0, \widetilde B_t=c^{-1/2}B_{ct} es browniano estándar: su incremento tiene varianza c(t−s)/c=t−s. Donsker precisa la aproximación por caminatas: con pagos independientes idénticamente distribuidos, media cero y varianza uno, las caminatas interpoladas y reescaladas por √n convergen en ley en C[0,T] al browniano. No es una igualdad de caminos ni una convergencia casi segura automática.

Reducir el intervalo cien veces

Comparar h=1 y h=1/100.

  1. Varianzas

    Pasan de uno a 1/100.

  2. Desviaciones

    Pasan de uno a 1/10.

  3. Pendientes

    La desviación de ΔB/h pasa de uno a diez.

Resultado

La fluctuación disminuye, pero no al ritmo de una función con pendiente acotada.

Lo comprobamos

La raíz de 1/100 es 1/10, no 1/100.

Acelerar el reloj y corregir la amplitud

Definir Cₜ=B₉ₜ/3.

  1. Duración original

    Entre s y t, el reloj original avanza 9(t−s).

  2. Varianza tras dividir

    Dividir el incremento por tres divide su varianza por nueve.

  3. Resultado

    Var(Cₜ−Cₛ)=t−s; independencia y continuidad se conservan.
Resultado

C es otro browniano estándar.

Lo comprobamos

B₉ₜ sin dividir tendría varianza 9t.

4. Continuidad, variación total y variación cuadrática son propiedades diferentes

Casi seguramente, las trayectorias son localmente Hölder para cada exponente α<1/2: en un compacto, |Bₜ−Bₛ|≤Cα|t−s|ᵅ con constante aleatoria finita. No tienen esa regularidad uniforme con α=1/2 y son no diferenciables en ningún punto casi seguramente. Son resultados de regularidad de caminos, más fuertes que describir una variable en un tiempo fijo.

En una partición determinista de [0,T], Q=Σ(ΔBⱼ)² tiene E Q=T y Var(Q)=2Σ(Δtⱼ)²≤2T·malla.

Así Q→T en L² al refinar.

En particiones diádicas, la suma de estas varianzas es finita y Chebyshev con Borel–Cantelli da convergencia casi segura. Una trayectoria continua de variación total finita tendría Q≤max|ΔB|·variación total→0; el límite T>0 lo excluye. La no diferenciabilidad en todos los puntos requiere un argumento adicional.

Medir el error de una suma de cuadrados

T=2, partición uniforme con n intervalos.

  1. Longitudes

    Cada Δt=2/n.
  2. Esperanza

    E Q=n·(2/n)=2.
  3. Varianza

    Var(Q)=2n(2/n)²=8/n; el error cuadrático medio tiende a cero.

Resultado

Una suma concreta no tiene por qué valer exactamente dos.

Lo comprobamos

En n=100, la varianza del error es 0,08.

Comparar con una función suave

a(t)=t en [0,2], con n intervalos iguales.

  1. Incrementos

    Cada uno vale 2/n.

  2. Cuadrados

    Σ(Δa)²=n(2/n)²=4/n.
  3. Límite

    Tiende a cero, mientras que el browniano tiene límite dos.

Resultado

La continuidad es compatible con comportamientos cuadráticos muy distintos.

Lo comprobamos

La variación total de a es dos en cualquier partición creciente.

5. Las martingalas brownianas separan el valor y su fluctuación acumulada

Para s≤t, la independencia del futuro da E(Bₜ|ℱₛ)=Bₛ.

Al expandir Bₜ² se obtiene E(Bₜ²|ℱₛ)=Bₛ²+t−s, así que Bₜ²−t también es martingala. Para θ real, Zₜ=exp(θBₜ−θ²t/2) es martingala porque E exp(θΔB)=exp(θ²(t−s)/2).

Markov dice que la ley del futuro condicionado al pasado depende del estado presente. En la filtración browniana usual, completa y continua por la derecha, Markov fuerte permite reiniciar en una parada τ finita casi seguramente: B_{\tau+t}-B_\tau es un nuevo browniano independiente de ℱτ. Una elección aleatoria que inspeccione el futuro no disfruta de esta conclusión por defecto.

Predecir un cuadrado futuro

En el tiempo dos conocemos B₂=x; predecir B₅².

  1. Descomponer

    B₅=x+Δ con Δ independiente N(0,3).
  2. Expandir

    E[(x+Δ)²|ℱ₂]=x²+2xEΔ+EΔ²=x²+3.
  3. Corregir

    E[B₅²−5|ℱ₂]=x²−2.
Resultado

La corrección temporal conserva la predicción del proceso cuadrático.

Lo comprobamos

Para x=−1, la predicción de B₅² es cuatro, no uno.

Reiniciar después de tocar un nivel

τ es la primera llegada a dos, finita casi seguramente.

  1. Valor al reiniciar

    Por continuidad, Bτ=2.
  2. Nuevo incremento

    C_u=B_{\tau+u}-2 es browniano independiente de ℱτ.
  3. Un tiempo después

    B_{\tau+1}-2 tiene ley N(0,1), aunque τ sea aleatoria.

Resultado

El reloj se reinicia en una parada, sin elegir por adelantado el siguiente resultado.

Lo comprobamos

Se ha afirmado independencia del incremento reiniciado respecto de la información en τ.

6. El máximo no es el valor final: la reflexión cuenta las llegadas

Sea τa la primera llegada a a>0 y Mt=max₀≤s≤tBₛ.

La reflexión del camino después de τa conserva la ley y empareja las trayectorias que alcanzan a y terminan por debajo con las que terminan por encima.

Así P(Mt≥a)=2P(Bₜ≥a)=2[1−Φ(a/√t)] para t>0.

Al aumentar t, esta probabilidad tiende a uno: τa<∞ casi seguramente.

Su cola es P(τa>t)=2Φ(a/√t)−1.

Como Φ(z)−1/2 es aproximadamente z/√(2π) cerca de cero, la cola es de orden t⁻¹ᐟ². La integral temporal de la cola diverge, de modo que Eτa=∞. Por eso no aplicamos parada opcional sin hipótesis a Bτa=a.

Llegar y terminar por encima no son el mismo evento

Nivel a=2 y tiempo t=4.

  1. Estandarizar

    B₄ tiene desviación típica dos: P(B₄≥2)=1−Φ(1).
  2. Reflexión

    P(M₄≥2)=2[1−Φ(1)], aproximadamente 0,3173.
  3. Comparar

    La probabilidad de terminar por encima es aproximadamente 0,1587, la mitad.

Resultado

Hay caminos que llegan a dos y después vuelven a bajar.

Lo comprobamos

El factor dos corresponde a la reflexión y no a sumar dos sucesos idénticos.

Escalar el tiempo de llegada

Comparar τ₁ y τ₃.

  1. Escala

    B₉ₜ/3 es browniano estándar.

  2. Evento

    B llega a tres cuando el proceso reescalado llega a uno; el reloj original avanza nueve veces más.

  3. Ley

    τ₃ tiene la misma distribución que 9τ₁.

Resultado

Los tiempos de llegada escalan con el cuadrado del nivel.

Lo comprobamos

Ambas esperanzas son infinitas; la igualdad de leyes sigue teniendo sentido.

7. La deriva mueve la media; el ruido se eleva al cuadrado en la varianza

Con constantes reales b,σ y dato x₀ determinista, dX=b dt+σdB significa Xₜ=x₀+bt+σBₜ. Su media es x₀+bt, su varianza σ²t y su desviación típica |σ|√t. Si σ=0 la ley es una masa puntual, que puede escribirse como normal degenerada.

En dimensión d, X=x₀+bt+ΣW con componentes brownianas independientes tiene covarianza tΣΣᵀ. Dos coordenadas pueden compartir ruido aunque las componentes de W sean independientes. Cambiar σ por −σ conserva la ley escalar con datos deterministas, pero invierte el ruido en el acoplamiento que usa el mismo B.

Separar las tres partes de una difusión

Xₜ=−2+3t−4Bₜ; t=2.

  1. Media

    −2+3·2=4.
  2. Varianza

    (−4)²·2=32.
  3. Desviación

    4√2, siempre no negativa.

Resultado

La ley es N(4,32).

Lo comprobamos

El signo menos no produce una varianza negativa.

Dos coordenadas comparten un ruido

X=B¹ y Y=B¹+2B², con brownianos independientes.

  1. Varianzas

    Var(Xₜ)=t y Var(Yₜ)=t+4t=5t.
  2. Covarianza

    Cov(Xₜ,Yₜ)=Cov(B¹ₜ,B¹ₜ)=t.
  3. Matriz

    La covarianza conjunta es t por la matriz de filas (1,1) y (1,5).

Resultado

Para t>0 la correlación es 1/√5.

Lo comprobamos

Independencia de los ruidos de entrada no implica independencia de las coordenadas de salida.

8. El generador cuenta la variación media de un observable suave

Una difusión de Itô satisface X_t=X_0+\int_0^t b(X_s)\,ds+\int_0^t\sigma(X_s)\,dB_s. Con b y σ globalmente Lipschitz, crecimiento a lo sumo lineal y X₀ cuadrado-integrable medible inicialmente e independiente del ruido futuro, existe una única solución fuerte global. Con hipótesis locales puede haber explosión y se trabaja hasta el tiempo de vida.

Para observables suaves en un dominio apropiado, el generador es Lg=b g′+(σ²/2)g″. La definición es el límite de (Eₓg(Xh)−g(x))/h cuando existe. La segunda derivada aparece por la varianza de los incrementos. Para g con crecimiento polinómico, también hacen falta momentos para justificar las esperanzas usadas.

Generador de un observable lineal y uno cuadrático

b=3 y σ=2 constantes.

  1. Observable x

    g′=1, g″=0: Lg=3.
  2. Observable x²

    g′=2x, g″=2: Lg=6x+4.
  3. Interpretación

    La media inicial del cuadrado cambia por deriva 6x y ruido cuatro.

Resultado

El término cuatro no procede de la media del ruido, que es cero.

Lo comprobamos

Desde x=0, E Xh²=4h+9h² y dividir entre h deja cuatro al tender h a cero.

Regularidad local no garantiza vida global

σ=0 y b(x)=x²; inicio x₀=1.

  1. Ecuación

    Sin ruido queda la ODE x′=x².
  2. Solución

    x(t)=1/(1−t) para 0≤t<1.
  3. Explosión

    Tiende a infinito al acercarse a uno; b es localmente Lipschitz pero no cumple crecimiento lineal.

Resultado

La condición global evita un problema que ya aparece sin ruido.

Lo comprobamos

La solución hasta la explosión no se prolonga como valor real finito mediante la misma fórmula.

9. El calor describe cómo evoluciona una distribución, no una trayectoria

El semigrupo browniano Pₜg(x)=E[g(x+Bₜ)] convoluciona g con la densidad p_t(y)=(2\pi t)^{-1/2}e^{-y^2/(2t)}.

Para g suave y acotada con derivadas adecuadas, v=Pₜg satisface v_{t}=(1/2)vₓₓ y v(0,x)=g(x).

La normalización 1/2 corresponde a Var(Bₜ)=t.
Al cuadruplicar el tiempo se duplica la anchura típica
Densidad N(0,t)−404t=1: σ=1t=4: σ=2Área total 1; varianza t.
Densidades gaussianas exactas del browniano estándar en tiempos uno y cuatro, dibujadas con los mismos ejes. La curva azul corresponde a varianza uno y desviación típica uno; la verde a varianza cuatro y desviación típica dos. La altura central de la verde es la mitad de la azul. Cada densidad integra uno sobre toda la recta, aunque el dibujo solo muestra un intervalo finito. Son distribuciones en dos tiempos, no dos trayectorias. La media permanece en cero mientras la varianza aumenta.

Para una difusión, la ley satisface Fokker–Planck en sentido débil. Si tiene densidad y suficiente regularidad se escribe \partial_t\rho=-\partial_x(b\rho)+\tfrac12\partial_x^2(\sigma^2\rho). No se puede sacar σ² de la derivada si depende de x. Existencia de una difusión no implica densidad suave: el ruido degenerado y las fronteras requieren condiciones propias.

La densidad se ensancha sin perder masa

Comparar p₁ y p₄ del browniano desde cero.

  1. Anchura

    Sus desviaciones típicas son uno y dos.

  2. Altura central

    p₄(0)=1/√(8π), mitad de p₁(0)=1/√(2π).
  3. Masa

    Cada densidad integra uno sobre la recta; bajar la altura no significa perder probabilidad.

Resultado

La ecuación del calor transporta la dispersión de la ley.

Lo comprobamos

Los ejes del dibujo son iguales para que la comparación sea válida.

Una difusión sin densidad ordinaria

X₀=2, b=1 y σ=0.

  1. Camino

    Xₜ=2+t de forma determinista.
  2. Ley

    Toda la probabilidad está en el punto 2+t: δ₂₊ₜ.

  3. Ecuación

    La ley resuelve transporte en sentido de medidas, sin una densidad respecto de longitud.

Resultado

La fórmula formal para una densidad no crea una densidad inexistente.

Lo comprobamos

Hay una solución global perfectamente definida aunque no exista una curva de densidad suave.

Ahora lo resolvemos de principio a fin.

EJEMPLO RESUELTO 1

Un incremento

Calcula la varianza de B₇−B₂.

  1. Objeto

    Se pide un incremento: el cambio entre dos y siete.

  2. Duración

    7−2=5.
  3. Ley

    Por definición, B₇−B₂ tiene ley N(0,5).

  4. Varianza

    El segundo parámetro de esta normal es cinco.

  5. Comprobar con covarianza

    7+2−2min(7,2)=9−4=5.
  6. Distinguir magnitudes

    Su desviación típica es √5; no se suman siete y dos sin corregir la dependencia.

Resultado

La varianza es 5.

Lo comprobamos

No se suman 7 y 2 porque los valores están correlacionados.

EJEMPLO RESUELTO 2

Deriva y ruido

Sea X_t=1+2t+3B_t. Calcula media y varianza en t=2.

  1. Sustituir el tiempo

    En t=2, X₂=1+4+3B₂=5+3B₂.
  2. Media del ruido

    E B₂=0, así que E X₂=5.
  3. Parte constante

    El cinco no aporta varianza.

  4. Escala del ruido

    Var(3B₂)=3²Var(B₂).
  5. Calcular

    Var(B₂)=2 y 9·2=18.
  6. Interpretar

    X₂ tiene ley N(5,18), con desviación típica √18.

Resultado

Media 5 y varianza 18.

Lo comprobamos

La constante y la deriva no contribuyen a la varianza.

Los símbolos que hemos usado

(ℱₜ)ₜ≥₀
Filtración que describe la información disponible hasta el tiempo t.
Bₜ
Movimiento browniano estándar real, iniciado en0, adaptado y con trayectorias continuas.
N(m,v)
Distribución normal de media m y varianza v; su desviación típica es√v.
Cov(Y,Z)
E[(Y−EY)(Z−EZ)], covarianza de variables con segundos momentos.
[B]ₜ
Variación cuadrática browniana, igual a t, definida como límite adecuado de sumas de incrementos al cuadrado.
τa
Primer tiempo en que B alcanza el nivel a>0.
dXₜ=b(Xₜ)dt+σ(Xₜ)dBₜ
Notación diferencial para una ecuación integral de Itô con deriva b y coeficiente de ruido σ.
Pₜ y L
Semigrupo de transición de una difusión y generador infinitesimal, que actúan sobre funciones del estado.

Ahora te toca a ti.

Tienes cinco ejercicios. Inténtalos; las pistas te ayudan si te atascas.

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