משפט שלושת הטורים של קולמוגורוב

בתורת ההסתברות ובפרט בתהליכים מקריים, **משפט שלושת הטורים של [[אנדריי קולמוגורוב|קולמוגורוב]]** מתאר קריטריון המאפיין התכנסות בהסתברות של תהליך מקרי.

אחת ההוכחות של החוק החזק של המספרים הגדולים עושה שימוש במשפט זה יחד עם הלמה של קרונקר.

המשפט קרוי על שמו של המתמטיקאי הרוסי אנדריי קולמוגורוב.

## נוסח פורמלי

תהי \left( X_n \right)_{n=1}^{\infty} סדרה של משתנים מקריים בלתי-תלויים במרחב הסתברות \left( \Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P} \right). מתקיים כי הטור \sum_{n=1}^{\infty} X_n מתכנס כמעט בוודאות, אם ורק אם קיים קבוע A > 0, כך שמתקיימים שלושת התנאים הבאים גם יחד:
# הטור \sum_{n=1}^{\infty} \mathbb{P} \left( \left| X_n \right| \geq A \right) מתכנס.
# נסמן Y_n = X_n \cdot 1_{ \left\{ \left| X_n \right| \leq A \right\} }. הטור \sum_{n=1}^{\infty} \mathbf{E} \left[ Y_n \right] מתכנס.
# הטור \sum_{n=1}^{\infty} \mathbf{Var} \left( Y_n \right) מתכנס.

## הוכחה

בכיוון ראשון, נראה כי אם שלושת התנאים מתקיימים אז הטור \sum_{n=1}^{\infty} X_n מתכנס. מתנאי 1 יחד עם הלמה של בורל-קנטלי נובע כי X_n = Y_n בהסתברות 1 עבור כל n \in \mathbb{N} גדול מספיק. מתנאים 3-2 יחד עם משפט שני הטורים של קולמוגורוב נובע כי הטור \sum_{n=1}^{\infty} Y_n מתכנס בהסתברות.

בכיוון השני, נראה כי אם הטור \sum_{n=1}^{\infty} X_n מתכנס בהסתברות אז שלושת התנאים שבמשפט מתקיימים:
# נשים לב כי במקרה זה הטור \sum_{n=1}^{\infty} \mathbb{P} \left( \left| X_n \right| \geq A \right) מתכנס עבור *כל* A > 0, שכן אם היה איזשהו A > 0 שעבורו טור זה לא היה מתכנס, אז היינו מקבלים מהלמה של בורל-קנטלי כי המאורע \left\{ X_n \geq A \right\} מתרחש עבור אינסוף אינדקסים, ולכן היה נובע כי הטור \sum_{n=1}^{\infty} X_n מתבדר בהסתברות, בסתירה להנחה.
# נראה כי תנאי 3 גורר את תנאי 2. מתנאי 1 המופעל למשל עבור A = 1, ואם נניח שמתקיים תנאי 3, אז ממשפט שני הטורים של קולמוגורוב נובע כי הטור \sum_{n=1}^{\infty} \left( Y_n - \mathbf{E} \left[ Y_n \right] \right) מתכנס בהסתברות. אבל מתנאי 1 יחד עם התכנסות בהסתברות הטור \sum_{n=1}^{\infty} X_n נובע כי \sum_{n=1}^{\infty} Y_n מתכנס בהסתברות (מנימוק דומה לזה שבכיוון הראשון של ההוכחה), ולכן בהכרח גם \sum_{n=1}^{\infty} \mathbf{E} \left[ Y_n \right] מתכנס.
# תחילה נראה כי ניתן להניח ללא הגבלת הכלליות כי \mathbf{E} \left[ Y_n \right] = 0. נסמן Y_n' משתנה מקרי בלתי-תלוי ב-Y_n ובעל אותה ההתפלגות. אזי אם נסמן Z_n = Y_n - Y_n', נקבל סדרה של משתנים מקריים בלתי-תלויים וחסומים על ידי 2 (שכן Y_n, Y_n' שניהם חסומים על ידי 1). כמו כן מתקיים \mathbf{Var} \left( Z_n \right) = 2 \mathbf{Var} \left( Y_n \right), וכן גם הטור \sum_{n=1}^{\infty} Z_n = \sum_{n=1}^{\infty} Y_n - \sum_{n=1}^{\infty} Y_n' מתכנס בהסתברות. אם כך נראה כי תנאי 3 מתקיים עבור \left( Z_n \right)_{n=1}^{\infty}, כלומר שהטור \sum_{n=1}^{\infty} \mathbf{Var} \left( Z_n \right) מתכנס. דבר זה נראה באופן כללי בלמה הבאה.

### למת עזר

**למה:** תהי \left( Z_n \right)_{n=1}^{\infty} סדרה של משתנים מקריים בלתי-תלויים, בעלי תוחלת אפס ובעלי שונויות שנסמן \mathbf{Var} \left( Z_n \right) = \sigma_n^2, החסומה בהסתברות על ידי קבוע C > 0 כלשהו. אם הטור \sum_{n=1}^{\infty}Z_n מתכנס (בהסתברות) אזי הטור \sum_{n=1}^{\infty} \sigma_n^2 מתכנס.

**הוכחה:** נסמן S_i = Z_1 + Z_2 + \dots + Z_i. עבור כל L > 0 נגדיר \tau_L = \min \left\{ i \geq 0 \mid \left| S_i \right| \geq L \right\}. מההנחה בלמה לגבי החסימות, נובע כי \mathbb{P} \left( \tau_L = \infty \right) \to 1 כאשר L \to \infty. כמו כן אם \tau_L  אז \left| S_{\tau_L} \right| \leq L+C.

היות שהנחנו כי התוחלות הן אפס וכי יש אי-תלות, נובע כי,
\mathbf{E} \left[ S_n^2 \right] = \sum_{i=1}^{n} \mathbf{E} \left[ Z_i^2 \right] + 2 \sum_{1 \leq i 

נסמן n \wedge \tau_L = \min \left\{ n, \tau_L \right\}, ואם נחליף את n ב-n \wedge \tau_L, נקבל כי,
\mathbf{E} \left[ S_{n \wedge \tau_L}^2 \right] = \mathbf{E} \left[ \left( \sum_{j=1}^{n} Z_j \cdot 1_{ \left\{ j \leq \tau_L \right\} } \right)^2 \right] = \sum_{j=1}^{n} \mathbf{E} \left[ Z_j^2 \cdot 1_{ \left\{ j \leq \tau_L \right\} } \right] + 2 \sum_{1 \leq i 

נשים לב כי המאורע \left\{ j \leq \tau_L \right\} = \left\{ \tau_L  נקבע על ידי Z_1, Z_2, \dots, Z_{j-1}, ולכן הוא בלתי-תלוי ב-Z_j. אם כך נקבל,
\left( L+C \right)^2 \geq \mathbf{E} \left[ S_{n \wedge \tau_L}^2 \right] = \sum_{j=1}^{n} \sigma_j^2 \cdot \mathbb{P} \left( j \leq \tau_L \right) +2 \sum_{1 \leq i 

אם כך נבחר L > 0 גדול דיו כך שיתקיים \mathbb{P} \left( \tau_L = \infty \right) > 0, ואם נשאיף n \to \infty נקבל כי הטור \sum_{n=1}^{\infty} \sigma_n^2 מתכנס, כנדרש.

## דוגמה

באמצעות משפט זה ניתן למצוא התנהגות מפתיעה של הגרסה האקראית של הטור ההרמוני המתחלף, השונה מההתנהגות המוכרת של הטור ההרמוני המתחלף. ממבחן לייבניץ להתכנסות טורים אנו יודעים כי הטור \sum_{n=1}^{\infty} \left( -1 \right)^n \frac{1}{n} מתכנס וכמותו גם הטור \sum_{n=1}^{\infty} \left( -1 \right)^n \frac{1}{\sqrt{n}} מתכנס. עם זאת נראה כי אם הסימנים אינם מתחלפים באופן דטרמיניסטי אלא מוגרלים אקראית, אפילו אם הם מוגרלים בהסתברות שווה — מתגלה התנהגות שונה.

נתבונן בטור שבו הסימן של כל איבר נקבע בצורה אקראית. כלומר, תהי \left( \mathbf{s}_n \right)_{n=1}^{\infty} סדרה של משתנים מקריים בלתי-תלויים, בעלי ההתפלגות \mathbb{P} \left( \mathbf{s}_n = +1 \right) = \mathbb{P} \left( \mathbf{s}_n = -1 \right) = \frac{1}{2}. נקבע איזושהי סדרה של מספרים חיוביים \left( a_n \right)_{n=1}^{\infty} המתכנסת מונוטונית לאפס. לא קשה לראות ששני התנאים הראשונים מתקיימים תמיד (עבור כל בחירת קבוע A>0), וכי התנאי השלישי הוא שהטור \sum_{n=1}^{\infty}a_n^2 יתכנס.

אם כך עבור הטור ההרמוני האקראי המתקבל מהסדרה a_n = \frac{1}{n} תנאי זה מתקיים ולכן הוא מתכנס, בעוד שעבור הטור האקראי המתקבל מהסדרה a_n = \frac{1}{\sqrt{n}} תנאי זה אינו מתקיים ולכן הוא מתבדר. באופן כללי יותר, הטור האקראי המתקבל מהסדרה a_n = \frac{1}{n^\alpha} מתכנס אם ורק אם \alpha \geq 1/2.

## קישורים חיצוניים


* Rongfeng Sun, Lacture notes on Probability Theory, Lacture 4


## הערות שוליים

קטגוריה:משפטים בתורת ההסתברות