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Un processus qui ressemble au pont brownien

01 Jan 1987-Vol. 21, pp 270-275
TL;DR: In this paper, the conditions générales d'utilisation (http://www.numdam.org/conditions) of the agreement with the séminaire de probabilités (Strasbourg) are discussed.
Abstract: © Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York, 1987, tous droits réservés. L’accès aux archives du séminaire de probabilités (Strasbourg) (http://portail. mathdoc.fr/SemProba/) implique l’accord avec les conditions générales d’utilisation (http://www.numdam.org/conditions). Toute utilisation commerciale ou impression systématique est constitutive d’une infraction pénale. Toute copie ou impression de ce fichier doit contenir la présente mention de copyright.

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SÉMINAIRE DE PROBABILITÉS (STRASBOURG)
PHILIPPE BIANE
JEAN-FRANÇOIS LE GALL
MARC YOR
Un processus qui ressemble au pont brownien
Séminaire de probabilités (Strasbourg), tome 21 (1987), p. 270-275
<http://www.numdam.org/item?id=SPS_1987__21__270_0>
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UN
PROCESSUS
QUI
RESSEMBLE
AU
PONT
BROWNIEN
Ph.
BIANE,
J.F.
LE
GALL
et
M.
YOR(*)
1.
.
ENONCE
DU
RESULTAT
PRINCIPAL.
Soit
(Bt,t >__
0)
mouvement
brownien
réel,
nul
en
0.
On
note
(Qt,t >__
0)
son
temps
local
en
0,
et
Tt
=
>
t}.
Le
processus
(X =
20142014
;
u ~
1)
est
nul
en
0
et
en
1,
et
la
normalisation
ainsi
effectuée
sur
le
mouvement
brownien
suggère
que
X
a
pour
variation
quadrati-
que
u.
Il
est
alors
naturel
de
chercher
à
comparer
ce
processus
et
le
pont
brownien
(p (u) ,u
1 ) .
On
a
le
Théorème
1
:
Désignons
pan
a
te
temps
local
de
p,
au
niveau
0,
et
à
1.
.
Alors, pour
toute
F :
:
borélienne,
on
a
:
(1.a)
1)] =
~]
j
2.
QUELQUES
ENONCES
VOISINS.
Avant
de
démontrer
le
théorème
1,
citons
d’autres
exemples
intéressants
de
"re-
normalisation"
du
mouvement
brownien,
ou
de
processus
de
Bessel,
qui
nous
permet-
tront,
par
la
suite,
de
compléter
le
théorème
1.
(2.1)
Il
est
bien
connu
que,
si
g1 =
sup{s
1
:
Bs
=
0},
alors
( g 1
Bug1 ; u ~
1)
est
un
pont
Brownien
qui
est,
>
en
outre,
>
indépendant
de
g1.
(2. 2)
ChlIDg
[2]
]
a
étudié
le
méandre
brown ien
(m(u) ~
1 1-g1
|B
g1+u
(1-g1
)| ;
u ~
1).
On
a
le
Théorème 2
([n) :
:
Pour
toute
fonctionnelle
J=
:
C
(
[ 0,
J
];IR+)
~IR+,
borélienne,
>
on a
E[F(m(u) ; u ~
1)] = E[F(Ru ; u ~
1]
03C0 2 1 R1]
11
)
le
de
de
dimension
3,
,
de
C.
(2.3~
Considérons
maintenant
0)
processus
de
Bessel
de
dimension
d -
2(v+1)
>
2
(ou,
ce
qui
est
équivalent,
d’indice v >
0),
et
L = sup{t :
t
Rt =1}.
On
a
alors
le
(*)
)
UNIVERSITE
PARIS
VI -
Laboratoire
de
Probabilités -
4,
place Jussieu -
Tour
56
3ème
Etage -
Couloir
56-66 -
75252
PARIS
CEDEX
05

271
Théorème
3
:
Pour
toute
fonctionnele F :
C
( [ 0,1
]
i
~
R+,
borélienne, on a
:
E[F(1 L RuL ; u ~ 1)] = E[F(Ru ; u ~ 1) 203BD R21].
Démonstration :
L’identité
découle
de
ce
que :
-
d’une
part,
le
processus
(R,u
t),
conditionnellement
à
L
=
t,
a
même
loi
que
t),
conditionnellement
à
Rt =
1
;
-
d’autre
part,
pour
toute
fonction
f :
-~
1R,+ ,
boré 1 ienne,
on
a :
Cette
identité
découle
de
ce
que,
d’après
Getoor
[3]
(voir
aussi
Pitman-Yor
[6]),
ona :
_
dt)
=
v 1 v+1 e -l/2t
dt
alors
que :
1
P(R1
f
dx)
=
1
x 2v+1 e -x2/2
dx.
Corollaire
4
:
Soit
T
=
:
Bt
=
1}.
.
Pour
toute
fonctionnelle F
:
C ( [0,1 j ;
IR) ~IR+,
borélienne,
E[F(2014 (7 -
BuT)
;
u ‘ >>] -
; u ~ 1)
1 2R21]
1
J
ic.i
un
processus
de
Bessel
de
3,
,
de
0.
Démonstration :
Elle
découle
du
théorème
3,
et
du
théorème
de
retournement
de
Williams
[7]
selon
lequel :
(B ,u __
T)(d) (1-RL-u
; u ~
L).
3.
DEMONSTRATIDN
DES
THEOREMES
1
et
2.
(~.Z~
En
[1]
]
(théorème
6.1)),
les
auteurs
donnent
un
résumé
des
principales
formules
de
la
théorie
des
excursions
browniennes.
En
particulier,
les
identités
suivantes
ont
lieu,
entre
mesures
o-finies
sur
l’espace
des
fonctions
conti-
nues
w
définies
sur
un
intervalle
[0,~(w)]
]
c
(3.a)
)
~0
0
v2ïTu
P s
désigne
la
loi
du
mouvement
brownien
issu
de
0,
et
arrêté
en
T
s
;
Qu
désigne
la
loi
du
pont
brownien
de
longueur
u ;
(3.6)
)
~0
0
Ru
désigne
la
loi
du
méandre
brownien
de
longueur
u ;

272
L
S a
désigne
la
loi
du
processus
de
Bessel
de
dimension
3,
arrêté
à
son
dernier
temps
de
passage
en
a.
(3.2~
Les
théorèmes
1
et
2
découlent
respectivement
de
(3.a)
et
(3.b).
La
démonstration
du
théorème
2
à
partir
de
( 3. ~ )
étant
faite
en
[ 1 ] ,
montrons
com-
ment
le
théorème
1
découle
de
(3.a).
.
D’après
3 . a ) ,
on
a,
pour
toute
fonctionnelle
F :
C ( [ 0,1 ]
R)
-~ lR+,
borélienne,
et
toute
fonction
h :
lR+ ~
1R+
borélienne :
~0 ds
E[F( 1
B
;
u s
1 )
h(T )
]
=
h(u)
.
v ~
1)]
l
ce
qui
équivaut,
par
scaling,
à :
ds
E[F( 1
B
;
u
1 )
]’
=
r~
du
h(u)
E[F( y) ’
v ~
1 )
.
0
03C41
u03C41
1
0
203C0u
En
faisant
le
changement
de
variables
t
=
1
dans
le
membre
de
gauche,
il
vient
(3.c)
; u ~ 1)] = 2 03C0
E[F(p(v) ;
1)].
Cette
identité
équivaut
à
(1.a)
,
une
fois
remarqué
le
fait
que
le
temps
local
de
(X =E
1
B
;
u ~
1)
au
niveau
0,
et
au
temps
1,
est
1
.
u
~- uT
~
J-.-
4.
QUELQUES
REMARQUES
RELATIVES
AU
THEOREME
Z.
.
(4.Z)
Notons 03BB
le
temps
local
au
niveau
0,
et
au
temps
1,
du
pont
brownien.
Nous
venons
de
remarquer
que
le
temps
local
de
(X -
1 03C41
B
u03C41
;
u 5
1)
au
niveau
0
et
au
temps
1
est
_1
.
v"T1
On
a
donc,
d’après
la
formule
ou
mieux
(3.c)
:
pour
toute
fonction
f :
R
-~
borélienne,
(4.a)
]
=
E[
n
f ( ~ )
].
2T
1
~
Or,
1
(d)
,
N
désigne
une
variable
gaussienne,
réelle,
centrée,
réduite.
~7
On
déduit
alors
de
(4,a)
que :
;4.b)
>
x
(d)
!~!
I
(g)
,
~1
désigne
la
valeur
au
temps
1
du
mouvement
brownien complexe
issu
de
0,
et e
une
variable
exponentielle
de
paramètre
1.

273
L’identité
en
loi
(4.6)
peut
bien
sûr
être
déduite
directement
de
la
connaissance
de
la
loi
conjointe
de
eB1 ;
~1)
ou
bien
encore
du
résultat
(2.?)
qui
entraîne :
l1 (d)
g1.03BB
avec
g1
i
et a
indépendantes.
Or,
on
sait
par
ailleurs
que :
°
avec
g1
et e
indépendantes,
et
e
variable
exponentielle
de
paramètre
1.
(4.2)
Inversement,
ayant
remarqué
l’identité
en
loi
(4.b),
dont
(4.a) découle,
on
peut
donner
une
démonstration
plus
intuitive
du
théorème
1,
que
celle,
rigou-
reuse,
mais
un
peu
formelle,
donnée
en
(3.2).
En
effet,
il
suffit
alors
de
montrer
que :
u __ 1 )
1
- a2) (d)
( (p (u) ~u ~
1)1
I
~ - a 1 )’
ce
qui
équivaut,
par
scaling
d’une
part,
et
par
définition
de
p d’autre
part,
à :
((B ,u s
1)
=
1)
(d)
((B ,u s
1)!B~ =
0 ; Q -
x)
l’on
a
posé
x
=
1/a.
Or,
conditionner
par
(Tx
=
1 )
revient
à
conditionner
par
B1 =
0
et * 1 =
x.
(4.3)
Pour
compléter
la
description
de
X,
donnons
sa
représentation
comme
semi-martingale,
précisément :
X
est
la
somme
d’un
mouvement
brownien,
et
d’un
processus
à
variation
bornée.
En
effet,
lorsqu’on
fait
le
grossissement
initial
de
la
filtration
du
mouvement
brownien
B
avec
la
variable
T1’
>
on
obtient
(cf :
[5],
Récapitulatif,
par
ex.)
dans
la
filtration
ainsi
grossie :
(4.c)
+ rtAT
i
ds
~
~ ~ ~
t
t ~~
J
°
*~
+
l
T
-s
avec
0)
mouvement
Brownien
indépendent
de
r..
On
en
déduit,
par
scaling
de
rapport
T1 ’
:
(4.d)
Xt =
t+
t0
ds sgn(Xs) {1 L1-Ls+|Xs| - L1-Ls+|Xs| 1-s
}
l’on
a
noté :
Lu
=
1 1 R
uT
1
1)
le
temps
local
en
0
de
(X
u,u ~
1)
et
’*2014
03B2t03C41 ; t ~ 1)
un
nouveau
mouvement
brownien.

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01 Jan 2017
TL;DR: Tang et al. as discussed by the authors studied the problem of finding continuous paths of unit length in linear Brownian motion and derived the asymptotics of the expected waiting time for several interesting patterns.
Abstract: Author(s): Tang, Wenpin | Advisor(s): Pitman, James | Abstract: This thesis is composed of six chapters, which mainly deals with embedding continuous paths in Brownian motion. It is adapted from two publications \cite{PT15a, PT15b}, joint with Jim Pitman. We ask if it is possible to find some particular continuous paths of unit length in linear Brownian motion. Beginning with a discrete version of the problem, we derive the asymptotics of the expected waiting time for several interesting patterns. These suggest corresponding results on the existence/non-existence of continuous paths embedded in Brownian motion.By various stochastic analysis arguments (path decomposition, It\^{o} excursion theory, potential theory...), we are able to prove some of these existence and non-existence results:\begin{center} \begin{tabular}{| c | c | c | c | c |} \hline $Z$ a $e$ a $V(b^{\lambda})$ a $m$ a $R$ \ \hline Embedding into $B$ a No a No a Yes a Yes \ \hline \end{tabular}\\end{center}where $e$ is a normalized Brownian excursion, $V(b)$ is the Vervaat transform of Brownian bridge ending at $\lambda$, $m$ is a Brownian meander, and $R$ is the three dimensional Bessel process of unit length.The question of embedding a Brownian bridge into Brownian motion is more chanllenging. After explaining why some simple or traditional approaches do not work, we make use of recent work of Last and Thorisson on shift couplings of stationary random measures to prove the result. These can be applied after a thorough analysis of the Slepian zero set $\{t \geq 0; B_t = B_{t+1}\}$.We also discuss the potential theoretical aspect of embedding continuous paths in a random process. A list of open problems is presented.

1 citations

Posted Content
TL;DR: In this article, the conditional expectation and variance of a Brownian meander in time were derived for the argmax, B(t|argmax), B( t|max, argmax) with and without additional information, where the close is the final value.
Abstract: The conditional expectation and conditional variance of Brownian motion is considered given the argmax, B(t|argmax), as well as those with additional information: B(t|close, argmax), B(t|max, argmax), B(t|close, max, argmax) where the close is the final value: B(t=1)=c and t in [0,1]. We compute the expectation and variance of a Brownian meander in time. By splicing together two Brownian meanders, the mean and variance of the constrained process are calculated. Computational results displaying both the expectation and variance in time are presented. Comparison of the simulation with theoretical values are shown when the close and argmax are given.

1 citations

Book ChapterDOI
TL;DR: In this paper, a scaled version of a two-parameter Brownian penalization model was studied and the effect of penalizing the Brownian motion concurrently with scaling and identifying the limit process was investigated.
Abstract: We study a scaled version of a two-parameter Brownian penalization model introduced by Roynette-Vallois-Yor (Period Math Hungar 50:247–280, 2005). The original model penalizes Brownian motion with drift \(h\in \mathbb {R}\) by the weight process \({\big (\exp ( u S_t):t\geq 0\big )}\) where \( u \in \mathbb {R}\) and (St : t ≥ 0) is the running maximum of the Brownian motion. It was shown there that the resulting penalized process exhibits three distinct phases corresponding to different regions of the (ν, h)-plane. In this paper, we investigate the effect of penalizing the Brownian motion concurrently with scaling and identify the limit process. This extends an existing result for the ν < 0, h = 0 case to the whole parameter plane and reveals two additional “critical” phases occurring at the boundaries between the parameter regions. One of these novel phases is Brownian motion conditioned to end at its maximum, a process we call the Brownian ascent. We then relate the Brownian ascent to some well-known Brownian path fragments and to a random scaling transformation of Brownian motion that has attracted recent interest.

1 citations

Journal Article
TL;DR: A survey of recent distributional results obtained for Brownian type processes observed up to some random times is given in this article, focusing on the case of hitting times and inverse local times and considering the situation where the processes are randomly sampled through a uniform random variable.
Abstract: In this paper, we provide a survey of recent distributional results obtained for Brownian type processes observed up to some random times. We focus on the case of hitting times and inverse local times and consider the situation where the processes are randomly sampled through a uniform random variable. We present various explicit formulas, some of them being quite remarkable.
References
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375 citations


"Un processus qui ressemble au pont ..." refers background in this paper

  • ...Démonstration : Elle découle du théorème 3, et du théorème de retournement de Williams [7] selon lequel : (B ,u __ T)(d) (1-RL-u ; u ~ L)....

    [...]

  • ...D. Williams, Lect....

    [...]

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01 Jan 1981

265 citations


Additional excerpts

  • ...Cette identité découle de ce que, d’après Getoor [3] (voir aussi Pitman-Yor [6]),...

    [...]

  • ...Démonstration : L’identité découle de ce que : - d’une part, le processus (R,u t), conditionnellement à L = t, a même loi que t), conditionnellement à Rt = 1 ; - d’autre part, pour toute fonction f : -~ 1R,+ , boré 1 ienne, on a : Cette identité découle de ce que, d’après Getoor [3] (voir aussi Pitman-Yor [6]), ona : _ dt) = v 1 v+1 e -l/2t dt alors que : 1 P(R1 f dx) = 1 x 2v+1 e -x2/2 dx. Corollaire 4 : Soit T = : Bt = 1}....

    [...]

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222 citations

Journal Article
TL;DR: In this article, the valeur principale de Cauchy des temps locaux du mouvement brownien lineaire is examined, and a loi for diverses valeurs du temps is presented.
Abstract: On etudie la valeur principale de Cauchy des temps locaux du mouvement brownien lineaire. En particulier, on donne sa loi pour diverses valeurs du temps; les calculs utilisent la theorie des excursions du mouvement brownien et menent a des resultats simples, relies a une formule de P. Levy

196 citations


Additional excerpts

  • ...o On a maintenant, à l’aide de ces remarques : E[F(~ ~ k t ; t ~ 1)] - E F( ~ R tT ^ ; t 1) n ’ 0 2To (d’après le théorème 3) = E[F(R~ ; u s 1) ~ R -L~] l u 2 1 R1 2J (d’après le théorème 2) = E[F(m(u) ; u s 1)] ] REFERENCES : [1] Ph....

    [...]

  • ...2 ) l ([1]) l Notons kt = sup{y : Aa da....

    [...]

Frequently Asked Questions (1)
Q1. What are the contributions mentioned in the paper "Un processus qui ressemble au pont brownien" ?

In this paper, the conditions générales d'utilisation ( http: //www.numdam.org/conditions ).