Винеровский процесс

[casino409]

W(t) - стандартный винеровский процесс.
Построить последовательность случайных процессов
$W_0(t)=W(t)$, $W_k(t)=\int_0^t{W_{k-1}(s)ds, k=\overline{1,+\infty}}$

- как построить аналитическое выражение совемстного закона случ. величин ($Y_1=W_o(t), Y_2=W_1(t), ... Y_n=W_n(t)$)
- получить коэф. корреляции между $Y_i,Y_j$.
- получить вероятность $P(i,j,k,t)=P(|Y_i|>k|Y_j|)$

На деле мне не ясно даже с чего начинать:
из условия можно переписать $W_k(t)=\int_0^t{\cdots\int_0^t{W(s)dx_1\cdots dx_{k}}}$, но не зная характеристик даже для $W_1(t)$ эта запись мало ничего содержательного не дает.

Может есть известные спорники с подобными примерами? Или я пропускаю какое-то из основных свойств этого процесса?

[--mS--]

Посмотрите вот это: http://www.math.nyu.edu/faculty/goodman ... tes/l6.pdf

[casino409]

--mS-- в сообщении #740073 писал(а):

Посмотрите вот это: http://www.math.nyu.edu/faculty/goodman ... tes/l6.pdf

Спасибо! Разобрался