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<p>この問題では、<strong>ブラウン運動の最大値過程と反射原理</strong>について理解を深めます。反射原理は1930年代にデジレ・アンドレによって考案された技法で、ブラウン運動の軌道性質を解析する最も美しく強力な方法の一つです。金融工学、物理学、統計学において基本的なツールとなっています。</p><h4>反射原理：ブラウン運動軌道の対称性</h4><p>反射原理（Reflection Principle）は、ブラウン運動の軌道が持つ対称性を利用して、複雑な確率を簡単な確率に変換する技法です。この原理は「境界を超えた軌道の反射対称性」に基づいています。</p><p class='step'><strong>Step 1: 最大値過程の定義と性質</strong></p><p><strong>最大値過程（running maximum）：</strong></p><div class='formula'>$M(t) = \max_{0 \leq s \leq t} B(s)$
これは「時刻0から$t$までの間にブラウン運動が到達した最高水準」を表します。
最大値過程の基本性質
- 単調非減少：$M(s) \leq M(t)$ for $s \leq t$
- 右連続：$M(t) = \lim_{s \downarrow t} M(s)$
- 適合性：$M(t)$は$\mathcal{F}_t$-可測
- 非マルコフ性：将来の値が過去の軌道全体に依存
- 初期値：$M(0) = B(0) = 0$
Step 2: 求める事象の詳細分析
問題で求める確率：
$P(M(1) > a, B(1) < a)$
この事象の意味：
- 条件1：$M(1) > a$ - 時刻1までに水準$a$を超えた
- 条件2：$B(1) < a$ - 時刻1では水準$a$未満
- 複合条件：「水準を超えたが最終的には下がった」
これは「オーバーシュートしてから回復する」軌道の確率を求めています。
Step 3: 初通過時刻の導入
水準$a$への初通過時刻を定義：
$T_a = \inf\{t > 0 : B(t) = a\}$
事象の分解：
$M(1) > a$は$T_a \leq 1$と同値なので：
$\{M(1) > a, B(1) < a\} = \{T_a \leq 1, B(1) < a\}$
これは「時刻1以前に水準$a$に到達し、時刻1では$a$未満」という事象です。
Step 4: 反射原理の厳密な適用
反射変換の定義：
軌道$\{B(s), 0 \leq s \leq 1\}$が$T_a \leq 1$を満たすとき、時刻$T_a$以降の軌道を水準$a$に関して反射した新しい軌道を考えます：
$\tilde{B}(s) = \begin{cases} B(s) & \text{if } s \leq T_a \\ 2a - B(s) & \text{if } s > T_a \end{cases}$
反射原理の核心
反射変換には以下の重要な性質があります：
| 性質 | 数学的表現 | 意味 |
|---|
| 分布保存 | $\tilde{B} \stackrel{d}{=} B$ | 反射後もブラウン運動 |
| 一対一対応 | bijection | 軌道の可逆変換 |
| 境界維持 | $\tilde{B}(T_a) = a$ | 通過点の保存 |
Step 5: 一対一対応の構築
反射変換により、以下の軌道集合間に一対一対応が成立します：
$\{M(1) > a, B(1) < a\} \leftrightarrow \{\tilde{M}(1) > a, \tilde{B}(1) > a\}$
対応の詳細：
- 元の軌道：水準$a$を超えて最終的に$a$未満
- 反射軌道：水準$a$を超えて最終的に$a$超過
- 関係式：$\tilde{B}(1) = 2a - B(1)$
したがって：
$B(1) < a \Leftrightarrow \tilde{B}(1) = 2a - B(1) > a$
Step 6: 分布の同一性による確率計算
$\tilde{B}$も標準ブラウン運動なので：
\begin{align}P(M(1) > a, B(1) < a) &= P(\tilde{M}(1) > a, \tilde{B}(1) > a) \\&= P(M(1) > a, B(1) > a)\end{align}
ところで、$\{M(1) > a\} = \{M(1) > a, B(1) > a\} \cup \{M(1) > a, B(1) \leq a\}$であり、これらは排反なので：
$P(M(1) > a) = P(M(1) > a, B(1) > a) + P(M(1) > a, B(1) \leq a)$
対称性により：
$P(M(1) > a, B(1) > a) = P(M(1) > a, B(1) < a)$
Step 7: 最大値分布の導出
上記の関係から：
$P(M(1) > a) = 2P(M(1) > a, B(1) < a)$
一方、別の手法で$P(M(1) > a) = 2P(B(1) > a)$が知られているため：
$P(M(1) > a, B(1) < a) = P(B(1) > a)$
結果の幾何学的解釈
この結果は以下の直感と一致します：
- 対称性：水準$a$を越えた軌道の半分は$a$以上で終了、半分は$a$未満で終了
- 反射原理：「越えて下がる」軌道と「越えて上がる」軌道の同確率性
- 正規分布の対称性：$B(1) \sim N(0,1)$の対称性の活用</li></ul></div>