Estate atento ya que en esta noticia hallarás el arreglo que buscas.
Solución:
Como integral de un proceso gaussiano de media cero, su $X_T$ también es un proceso gaussiano de media cero. Su función de covarianza se puede calcular mediante
$$ c(s, t) = int^s_0 int^t_0 min(u, v) ; du; dv; , $$
cuyos rendimientos
$$ c(s, t) = fracmin(s, t)^26 left( 3 max(s, t) – min(s, t) right) . $$
En términos de funciones de muestra, su expectativa es correcta. Al ser una integral de un proceso aleatorio con (casi con certeza) rutas de muestra continuas, de hecho tiene (casi con seguridad) rutas de muestra diferenciables.
No tiene incrementos independientes, como se explica aquí.
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