본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

Integration of covariance kernels and stationarity

Lasinger, R. ;
  • 초록  

    The necessary and sufficient matrix condition of Mitchell, Morris and Ylvisaker (1990) for a stationary Gaussian process to have a specified process as kth derivative is investigated. The mean-square smoothing approach of stationary processes requires integration of covariance functions preserving stationarity. By providing a recursive representation of the involved reproducing kernel Hilbert spaces it is possible to analyse another criterion for k-fold integration of a process. This criterion only contains inequalities for the variances of the integrated processes. If the Hilbert space associated with the covariance function has a special form, which often occurs, then it can be shown that such processes can be integrated arbitrarily often. This is especially the case for the Ornstein-Uhlenbeck process. The results are applied to the linear and the exponential kernel and yield explicit norms in the corresponding reproducing kernel Hilbert spaces for each integration.


  • 원문보기

    원문보기
    무료다운로드 유료다운로드
    • 유료 원문 정보가 존재하지 않습니다.

    유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

    NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 아래의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

  • 주제어

    mean-square integration .   stationary process .   reproducing kernel Hilbert space .   Ornstein-Uhlenbeck process.  

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역