20世纪80年代初Cogburn R等人开始研究随机环境中马氏链的一般理论, 取得一系列深刻而丰富的成果[1-3]. Orey [4]在Cogburn等人研究的基础对随机环境中马氏链进行了深入地研究, 并提出一系列的问题, 引起众多概率论学者的广泛关注.强大数定律是随机环境马氏链理论研究的热门课题之一, 已取得深入的结果, 然而马氏环境中马氏双链函数的强大数定律研究却很少.鉴于此, 本文引入了一类马氏双链函数, 主要研究其大数定律.本文利用将双链函数分段研究的方法, 得到了马氏环境中马氏双链函数强大数定律成立的一个充分条件, 并将该定律应用到马氏双链的研究中去, 得出马氏双链从一个状态到另一个状态转移概率的极限性质, 进而推广了马氏双链的极限性质.
本文沿用文[1-4]中的符号和术语, 设N表示整数集, N$_{+}$表示非负整数集, $(\Omega, \mathcal{F}, P)$是一概率空间, $(X, \mathcal{A})$和$(\Theta, \mathcal{B})$均为任意的可测空间, $\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}=\{\xi_{n}:n\in N_{+}\}$和$\overrightarrow{X}=\{X_{n}:n\in N_{+}\}$分别是$(\Omega, \mathcal{F}, P)$上取值于$\Theta$和X的随机序列, $\{P(\theta):\theta\in\Theta\}$是$(X, \mathcal{A})$上的一族转移函数, 且假定对任意的$A\in\mathcal{A}, P(\cdot;\cdot, A)$关于$\mathcal{B}\times\mathcal{A}$可测的. $\{K_{n}(., .)\}$是$(\Theta, \mathcal{B})$上的一步转移概率函数族, 且假定对任意的$B\in\mathcal{B}, K_{n}(., B)$关于$\mathcal{B}$可测的, 对任意序列$\overrightarrow{\eta}=\{\eta_{n }, n\in N_{+}\}$, 记$\overrightarrow{\eta_{k}^{r }}=\{\eta_{n }, 0 \leq k\leq n \leq r \leq\infty\}.$
定义1 [5] 如果对任意的A$\in\mathcal{A}$, $n\in N_{+}$, 有
则称$\overrightarrow{X}$是单无限随机环境$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$中的马氏链, $\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$为单无限随机环境序列.若$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$是一马氏序列, 则称$\overrightarrow{X}$是单无限马氏环境中的马氏链.
引理1 [5] 设$\overrightarrow{X}$是单无限马氏环境$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$中的马氏链, 则$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$是马氏双链.特别的, 若$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$的一步转移函数为$K_{n}(\theta, B)$, 则$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$一步转移概率为
若$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$是时齐的, 则$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$也是时齐的.
引理2 [6] (克罗内克引理)设$\{x_{n}\}$是实数的一个序列, $\{\alpha_{n}, n>0\}$是$\lim\limits_{n \rightarrow\infty}\alpha_{n}=\infty $的一个正数列, 若$ \sum\limits_{n=1}^{\infty}\frac{x_{n}}{\alpha_{n}}<\infty, $则$\lim\limits_{n \rightarrow\infty} \frac{1}{\alpha_{n}}\sum\limits_{k=1}^{n}x_{k}=0.$
引理3 [6] 对任意的事件$\{E_{n}, n\in N_{+}\}$, 若$ \sum\limits_{n=0}^{\infty}P(E_{n}) <\infty, $则$P(E_{n}\;\;{\hbox{i.o.}})=0.$
本文恒设$\overrightarrow{X}$是单无限马氏环境中的马氏链.
定理1 设$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$是$(\Omega, \mathcal{F}, P)$上取值于X$\times \Theta $上的马氏双链, $\{F_{n}(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$是$(X\times \Theta, \mathcal{A}\times \mathcal{B}) $上的可测函数列, 且$0<a_{n}\uparrow \infty$, 若
则对$\forall k\geq1$有
及
这里约定$\forall k\geq1, X_{-k}=0, \xi_{-k}=0$.
证 先考虑$ k=1$的情况.因为$1\leq\beta\leq2$, 所以当$|F_{n}(X_{n}, \xi_{n})|> a_{n}> 0$时, 有
由(2.1) 式可知
由引理3可知$P(|F_{n}(X_{n}, \xi_{n})|>a_{n} \;\; {\hbox{i.o.}})=0$, 即$P(\frac{|F_{n}(X_{n}, \xi_{n})|}{a_{n}}>1 \;\;{\hbox{i.o.}})=0$, 所以
由(2.1) 式知
所以
记
$\mathfrak{B}_{n}=\sigma(\overrightarrow X_{0}^{n}, \overrightarrow \xi_{0}^{n} )$, 因为$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$是马氏双链, 所以$\{(Y_{n}, \mathfrak{B}_{n}), n\geq 0\}$为鞅差序列.由鞅差序列正交性以及$1\leq\beta\leq2$知
所以$\{(\sum\limits_{m=0}^{n}Y_{m}, \mathfrak{B}_{n}), n \geq 0\}$是$L^{2}$有界鞅, 从而
由(2.2), (2.3) 和(2.4) 式可知
下面考虑$k>1$的情形.
由$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$的马氏性知, 对于任意的$m=1, 2, \cdots, k-1, \{(X_{nk+m}, \xi_{nk+m}), n\geq 0\}$也是马氏链, 由(2.1) 式显然有
由(2.5) 式知, 对任意的$m=1, 2, \cdots, k-1, $有
从而由(2.6) 式知
由引理2和(2.7) 式知
即定理1得证.
定理2 设$\overrightarrow{X}$是单无限马氏环境$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$中的马氏链, $S_{n}(x, \theta)$表示序列$(X_{1}, \xi_{1}), (X_{2}, \xi_{2}), \cdots, \\(X_{n}, \xi_{n})$中$(x, \theta)$出现的次数, 则
特别地, 当$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$是时齐的, 有
证 令$ F_{m}(X_{m}, \xi_{m})=\delta_{x}(X_{m})\delta_{\theta}(\xi_{m})$, 所以$S_{n}(x, \theta)=\sum\limits_{m=1}^{n}F_{m}(X_{m}, \xi_{m}), $则有
取$a_{n}=n, \beta=2 $, 由定理1可知
又因为$\sum\limits_{m=0}^{n}F_{m}(X_{m}, \xi_{m})=S_{n}(x, \theta)+\delta_{x}(X_{0})\delta_{\theta}(\xi_{0}), $由引理1知
将上式代入(3.1) 式得
当$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$是时齐的, 由引理1知$\{(X_{n}, \xi_{n}), n\geq 0\}$也是时齐的, 所以
从而由(3.2) 式得
即定理2得证.
推论1 设$\overrightarrow{X}$是单无限马氏环境$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$中的马氏链, $S_{n}(\theta)$表示序列$\xi_{1}, \xi_{2}, \cdots, \xi_{n}$中$\theta$出现的次数, 则
证 令$ F_{m}(X_{m}, \xi_{m})=\delta_{\theta}(\xi_{m})$, 所以$S_{n}(\theta)+\delta_{\theta}(\xi_{0})=\sum\limits_{m=0}^{n}F_{m}(X_{m}, \xi_{m}), $由引理1知
由定理2知$F_{n}(X_{n}, \xi_{n})$满足(2.1) 式, 由上述计算过程可得
当$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$是时齐的, 从而由(3.3) 式得
即推论1得证.
推论2 设$\overrightarrow{X}$是单无限马氏环境$\overrightarrow{\xi_{0}^{\infty}}$中的马氏链, $S_{n}(x)$表示序列$X_{1}, X_{2}, \cdots, X_{n}$中$x$出现的次数, 则
证 令$ F_{m}(X_{m}, \xi_{m})=\delta_{x}(X_{m})$, 所以
用类似于定理2和推论1的方法可得出推论2.