5.6. Não diferenciabilidade quase sempre dos caminhos amostrais

Caso os caminhos amostrais de um processo de Wiener {Wt}t0\{W_t\}_{t\geq 0} fossem diferenciáveis em um instante t,t, teríamos a existência, quase certamente, do limite

limτ0Wt+τWtτ. \lim_{\tau \rightarrow 0} \frac{W_{t+\tau} - W_t}{\tau}.

Em particular, teríamos

lim supτ0Wt+τWtτ<. \limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} < \infty.

quase certamente. Porém, isso não é verdade. Mais do que isso. Esse limite superior é infinito em todos os pontos, com probabilidade um. Ou seja, com probabilidade um, os caminhos amostrais não são diferenciáveis em instante algum.

Esse é um resultado importante, mas mais no sentido de fechar uma possível porta (de explorar a regularidade dos caminhos amostrais) do que de abrir outras. De qualquer forma, é um resultado fundamental. E as técnicas usadas podem, também, ser eventualmente úteis em outras questões.

A ideia fundamental vem do fato de que Wt+τWtN(0,τ),W_{t+\tau} - W_t \sim \mathcal{N}(0, \tau), de forma que, tipicamente,

Wt+τWtτtτ=1τ, \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} \sim \frac{\sqrt{t}}{\tau} = \frac{1}{\sqrt{\tau}} \rightarrow \infty,

quando τ0.\tau \rightarrow 0. A questão é mostrar que isso ocorre quase certamente e em todos os instantes t.t.

Não diferenciabilidade na origem

Vamos começar ilustrando isso no instante t=0.t = 0. Nesse caso, temos

limτ0WτW0τ=limτ0Wττ. \lim_{\tau\rightarrow 0} \frac{W_\tau - W_0}{\tau} = \lim_{\tau\rightarrow 0} \frac{W_\tau}{\tau}.

Vamos mostrar que

lim supτ0Wττ=, \limsup_{\tau\rightarrow 0} \frac{|W_\tau|}{\tau} = \infty,

quase certamente, ou seja,

P(lim supτ0Wττ=)=1. \mathbb{P}\left(\limsup_{\tau\rightarrow 0} \frac{|W_\tau|}{\tau} = \infty\right) = 1.

As sequências envolvidas no limite inferior acima podem variar com o caminho amostral. Mas podemos mostrar, na verdade, que esse limite superior é infinito mesmo fixando uma mesma sequência para os caminhos, desde que essa sequência decresça suficientemente rápido. Na verdade, podemos mostrar que, para essas sequências, até o limite inferior é infinito. Ou seja, vamos mostrar que existe uma sequência positiva τn0\tau_n \rightarrow 0 tal que

P(lim infnWτnτn=)=1. \mathbb{P}\left(\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} = \infty\right) = 1.

Observe que, de fato,

{lim infnWτnτn=}{lim supnWτnτn=}{lim supτ0Wττ=}. \left\{\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} = \infty\right\} \subset \left\{\limsup_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} = \infty\right\} \subset \left\{ \limsup_{\tau\rightarrow 0} \frac{|W_\tau|}{\tau} = \infty \right\}.

Mostrar que o conjunto à esquerda tem probabilidade 11 é equivalente a mostrar que

P(lim infnWτnτn<)=0. \mathbb{P}\left(\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} < \infty\right) = 0.

Observe, ainda, que

{lim infnWτnτn<}=MN{lim infnWτnτnM}=MN{kN, nk, WτnτnM}=MNkNnk{WτnτnM}. \begin{align*} \left\{\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} < \infty\right\} & = \bigcup_{M\in\mathbb{N}} \left\{\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\} \\ & = \bigcup_{M\in\mathbb{N}} \left\{\forall k \in \mathbb{N}, \;\exists n \geq k, \; \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\} \\ & = \bigcup_{M\in\mathbb{N}} \bigcap_{k\in\mathbb{N}} \bigcup_{n\geq k} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\}. \end{align*}

Como a união em MNM\in\mathbb{N} é enumerável, basta mostrar, então, que, para cada M>0,M > 0,

P(kNnk{WτnτnM})=0. \mathbb{P}\left(\bigcap_{k\in\mathbb{N}} \bigcup_{n\geq k} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\}\right) = 0.

Observe, para tanto, que

kNnk{WτnτnM}=lim supn{WτnτnM}. \bigcap_{k\in\mathbb{N}} \bigcup_{n\geq k} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\} = \limsup_{n\rightarrow \infty} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\}.

Usando o Lema de Borel-Cantelli para deduzir que o limite superior tem probabilidade nula, basta mostrar que

nNP(WτnτnM)<. \sum_{n\in\mathbb{N}} \mathbb{P}\left(\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right) < \infty.

Para isso, vamos usar que

Vτ=WττN(0,1) V_\tau = \frac{W_\tau}{\sqrt{\tau}} \sim \mathcal{N}(0, 1)

e que, para uma tal normal padrão Vτ,V_\tau, vale

P(Vτr)=xr12πex2/2 dx12πrr dx=12π2r=2πr, \mathbb{P}(|V_\tau| \leq r) = \int_{|x|\leq r} \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} \;\mathrm{d}x \leq \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-r}^r \;\mathrm{d}x = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} 2r = \sqrt{\frac{2}{\pi}} r,

de modo que

P(WτnτnM)=P(WτnτnτnM)2πτnM. \mathbb{P}\left( \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M \right) = \mathbb{P}\left( \frac{|W_{\tau_n}|}{\sqrt{\tau_n}} \leq \sqrt{\tau_n}M \right) \leq \sqrt{\frac{2}{\pi}} \sqrt{\tau_n} M.

Assim,

nNP(WτnτnM)2πMnNτn. \sum_{n\in\mathbb{N}} \mathbb{P}\left(\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right) \leq \sqrt{\frac{2}{\pi}} M\sum_{n\in\mathbb{N}} \sqrt{\tau_n}.

Basta, então, pegar qualquer sequência decrescendo suficientemente rápido para que o somatório seja finito, por exemplo,

τn=122n. \tau_n = \frac{1}{2^{2n}}.

Com tal escolha,

nNP(WτnτnM)2πMnN12n=2πM<. \sum_{n\in\mathbb{N}} \mathbb{P}\left(\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right) \leq \sqrt{\frac{2}{\pi}} M\sum_{n\in\mathbb{N}} \frac{1}{2^n} = \sqrt{\frac{2}{\pi}} M < \infty.

Assim, segue do Lema de Borel-Cantelli que

P(kNnk{WτnτnM})=P(lim supn{WτnτnM})=0 \mathbb{P}\left(\bigcap_{k\in\mathbb{N}} \bigcup_{n\geq k} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\}\right) = \mathbb{P}\left( \limsup_{n\rightarrow \infty} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\} \right) = 0

e, portanto,

P(lim supτ0Wττ=)P(lim supnWτnτn=)P(lim infnWτnτn=)=1P(lim infnWτnτn<)=1MNP(lim supn{WτnτnM})=10=1. \begin{align*} \mathbb{P}\left(\limsup_{\tau\rightarrow 0} \frac{|W_\tau|}{\tau} = \infty\right) & \geq \mathbb{P}\left(\limsup_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} = \infty\right) \\ & \geq \mathbb{P}\left(\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} = \infty\right) \\ & = 1 - \mathbb{P}\left(\liminf_{n\rightarrow \infty} \frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} < \infty\right) \\ & = 1 - \sum_{M\in\mathbb{N}} \mathbb{P}\left( \limsup_{n\rightarrow \infty} \left\{\frac{|W_{\tau_n}|}{\tau_n} \leq M\right\} \right) \\ & = 1 - 0 \\ & = 1. \end{align*}

Isso conclui a demonstração de que, quase certamente, os caminhos amostrais não são diferenciáveis em t=0.t = 0.

Não diferenciabilidade em um conjunto enumerável de instantes

Como um processo de Wiener é invariante por translações, aplicando o resultado acima a Vts=Ws+tWs,V_t^s = W_{s + t} - W_s, para s0,s \geq 0, segue que, para qualquer t0,t \geq 0, quase todo caminho amostral é não diferenciável no instante t.t. Mas isso não é o mesmo que dizer que quase todo caminho amostral é não diferenciável em nenhum dos instantes t0.t \geq 0. Isso também é verdade, mas não segue diretamente do resultado acima. Veremos isso a seguir. O que podemos obter do resultado acima é que quase todo caminho é não diferenciável em um conjunto denso enumerável de pontos, como os racionais. De fato, temos

P(lim supτ0Wt+τWtτ=, tQ[0,))=1P(tQ[0,), lim supτ0Wt+τWtτ<)=1P(tQ[0,)lim supτ0Wt+τWtτ<)=1tQ[0,)P(lim supτ0Wt+τWtτ=)=10=1. \begin{align*} \mathbb{P}\left(\limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} = \infty, \;\forall t\in \mathbb{Q}\cap [0, \infty)\right) & = 1 - \mathbb{P}\left(\exists t\in \mathbb{Q}\cap [0, \infty), \;\limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} < \infty\right) \\ & = 1 - \mathbb{P}\left( \bigcup_{t\in \mathbb{Q}\cap [0, \infty)} \limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} < \infty \right) \\ & = 1 - \sum_{t\in \mathbb{Q}\cap [0, \infty)} \mathbb{P}\left(\limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t+\tau} - W_t}{\tau} = \infty\right) \\ & = 1 - 0 \\ & = 1. \end{align*}

Quase todo caminho amostral é não diferenciável em nenhum ponto

A demonstração de que quase todo caminho amostral não é diferenciável em nenhum ponto é mais delicada, como veremos agora. Vamos seguir essencialmente a demonstração em Mörters & Peres (2010), com algumas modificações.

Começamos mostrando a não diferenciabilidade no intervalo [0,1).[0, 1). Seja tWt(ω)t \mapsto W_t(\omega) um caminho amostral tal que, para algum 0t0<1,0\leq t_0 < 1,

lim supτ0Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τ<. \limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t_0 + \tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} < \infty.

Isso acontece se, e somente se, existem m,MNm, M \in \mathbb{N} tais que

supτ(0,2n+2]Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τM,nm. \sup_{\tau\in (0,2^{-n+2}]} \frac{|W_{t_0 + \tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} \leq M, \qquad \forall n \geq m.

O motivo de usarmos 2n+22^{-n+2} acima, ao invés de 2n,2^{-n}, é que vamos usar, abaixo, a partição diádica de tal forma que quatro intervalos sucessivos da malha com espaçamento 2n2^{-n} cabem em um único intervalo da malha com espaçamento 2n+2.2^{-n+2}. A importância disso será vista em seguida.

Com a caracterização acima, podemos escrever

{ω; t0[0,1), lim supτ0Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τ<}=MNmNnm{ω; t0[0,1), supτ(0,2n+2]Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τM} \left\{\omega; \;\exists t_0 \in [0, 1), \;\limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t_0+\tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} < \infty \right\} = \bigcup_{M\in\mathbb{N}} \bigcap_{m\in \mathbb{N}}\bigcup_{n \geq m} \left\{\omega; \;\exists t_0 \in [0, 1), \;\sup_{\tau\in (0,2^{-n+2}]} \frac{|W_{t_0 + \tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} \leq M\right\}

Observe que também podemos escrever que o conjunto à esquerda é a união em MM e em nn dos conjuntos mais à direita, mas não é tão simples mostrar que os conjuntos mais à direita têm medida nula. É mais fácil trabalhar refinando a malha e escrevendo a interseção das uniões, ou seja, como um limite superior, para aplicarmos o Lema de Borel-Cantelli. Nesse caso, basta mostrar que as medidas dos conjuntos mais à esquerda são somáveis em n.n.

Considere, então, as malhas diádicas {k/2n, k=0,,2n},\{k/2^n, \;k=0, \ldots, 2^n\}, nN.n\in \mathbb{N}. O ponto t0t_0 pode estar em qualquer um dos intervalos definidos por essa malha. Logo, podemos escrever

{ω; t0[0,1), supτ(0,2n+2]Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τM}=k=1,,2n{ω; t0[k12n,k2n), supτ(0,2n+2)Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τM} \left\{\omega; \;\exists t_0 \in [0, 1), \;\sup_{\tau\in (0,2^{-n+2}]} \frac{|W_{t_0 + \tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} \leq M\right\} = \bigcup_{k = 1, \ldots, 2^n}\left\{\omega; \;\exists t_0 \in \left[\frac{k-1}{2^n}, \frac{k}{2^n}\right), \;\sup_{\tau\in (0,2^{-n+2})} \frac{|W_{t_0 + \tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} \leq M\right\}

Suponha que t0t_0 pertença a um determinado intervalo (k1)/2nt0<k/2n.(k-1)/2^n \leq t_0 < k/2^n. Considere os incrementos W(k+j)/2nW(k+j1)/2n,W_{(k+j)/2^n} - W_{(k+j-1)/2^n}, para j=1,2,3.j=1, 2, 3. Observe que

t0<k2n<k+j2n=k12n+j+12nk12n+42nt0+12n2. t_0 < \frac{k}{2^n} < \frac{k+j}{2^n} = \frac{k-1}{2^n} + \frac{j+1}{2^n} \leq \frac{k-1}{2^n} + \frac{4}{2^{n}} \leq t_0 + \frac{1}{2^{n-2}}.

Assim, todos os pontos k/2nk/2^n e (k+j)/2n,(k+j)/2^n, para j=1,2,3,j=1, 2, 3, são da forma t0+τ,t_0 + \tau, para τ\tau no intervalo (0,2n+2].(0, 2^{-n+2}].

Dessa forma, podemos usar a estimativa acima, em conjunto com a desigualdade triangular, para obter

W(k+j)/2nW(k+j1)/2nW(k+j)/2nWt0+W(k+j1)/2nWt0M(k+j2nt0)+M((k+j1)2nt0)M(2k+2j12n2(k1)2n)=(2j+1)M2n7M2n. \begin{align*} \left|W_{(k+j)/2^n} - W_{(k+j-1)/2^n}\right| & \leq \left|W_{(k+j)/2^n} - W_{t_0}\right| + \left| W_{(k+j-1)/2^n} - W_{t_0}\right| \\ & \leq M\left(\frac{k+j}{2^n} - t_0\right) + M \left(\frac{(k+j-1)}{2^n} - t_0\right) \\ & \leq M\left(\frac{2k+2j-1}{2^n} - \frac{2(k-1)}{2^n}\right) \\ & = \frac{(2j+1)M}{2^n} \\ & \leq \frac{7M}{2^n}. \end{align*}

Ou seja, para cada n,M,k,n, M, k, vale

{ω; t0[k12n,k2n), supτ(0,2n+2)Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τM}{ω; W(k+j)/2n(ω)W(k+j1)/2n(ω)7M2n, j=1,2,3}. \left\{\omega; \;\exists t_0 \in \left[\frac{k-1}{2^n}, \frac{k}{2^n}\right), \;\sup_{\tau\in (0,2^{-n+2})} \frac{|W_{t_0 + \tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} \leq M\right\} \leq \left\{\omega; \;\left|W_{(k+j)/2^n}(\omega) - W_{(k+j-1)/2^n}(\omega)\right| \leq \frac{7M}{2^n}, \;j=1,2,3\right\}.

Com isso,

{ω; t0[0,1), lim supτ0Wt0+τ(ω)Wt0(ω)τ<}MNmNnmEM,n, \left\{\omega; \;\exists t_0 \in [0, 1), \;\limsup_{\tau \rightarrow 0} \frac{|W_{t_0+\tau}(\omega) - W_{t_0}(\omega)|}{\tau} < \infty \right\} \subset \bigcup_{M\in\mathbb{N}} \bigcap_{m\in \mathbb{N}}\bigcup_{n \geq m} E_{M, n},

onde

EM,n=k=1,,2nEM,n,k,EM,n,k={ω; W(k+j)/2n(ω)W(k+j1)/2n(ω)7M2n, j=1,2,3}. E_{M, n} = \bigcup_{k = 1, \ldots, 2^n} E_{M, n, k}, \qquad E_{M, n, k} = \left\{\omega; \;\left|W_{(k+j)/2^n}(\omega) - W_{(k+j-1)/2^n}(\omega)\right| \leq \frac{7M}{2^n}, \;j=1,2,3\right\}.

Aqui fica evidente o uso da malha mais grossa, na estimativa da diferença finita, gerando as estimativas nos incrementos na malha mais fina. O motivo do uso desses três incrementos será aparente em seguida.

Vamos mostrar, usando o Lema de Borel-Cantelli, que

mNnmEM,n=lim supnEM,n=0. \bigcap_{m\in \mathbb{N}}\bigcup_{n \geq m} E_{M, n} = \limsup_{n\rightarrow \infty} E_{M, n} = 0.

Para isso, basta mostrar que

nNP(EM,n)<. \sum_{n\in \mathbb{N}} \mathbb{P}(E_{M, n}) < \infty.

Como os incrementos são independentes, temos que

P(EM,n,k)=j=1,2,3P(W(k+j)/2nW(k+j1)/2n7M2n)=j=1,2,3P(2n/2W(k+j)/2nW(k+j1)/2n7M2n/2). \mathbb{P}(E_{M, n, k}) = \prod_{j=1,2,3}\mathbb{P}\left(\left|W_{(k+j)/2^n} - W_{(k+j-1)/2^n}\right| \leq \frac{7M}{2^n}\right) = \prod_{j=1,2,3}\mathbb{P}\left(2^{n/2}\left|W_{(k+j)/2^n} - W_{(k+j-1)/2^n}\right| \leq \frac{7M}{2^{n/2}}\right).

Pela invariância dos processos de Wiener padrão por translações e por rescalonamento (com a=2n/2a= 2^{n/2}),

Zn,k,j=2n/2(W(k+j)/2nW(k+j1)/2n)N(0,1). Z_{n, k, j} = 2^{n/2}\left(W_{(k+j)/2^n} - W_{(k+j-1)/2^n}\right) \sim \mathcal{N}(0, 1).

Assim,

P(EM,n,k)=j=1,2,3P(Zn,k,j7M2n/2). \mathbb{P}(E_{M, n, k}) = \prod_{j=1,2,3}\mathbb{P}\left(|Z_{n, k, j}| \leq \frac{7M}{2^{n/2}}\right).

Como a função de distribuição de probabilidade da normal padrão é limitada por 1/2π,1/\sqrt{2\pi}, temos

P(Zn,k,jr)2r2πr,r>0. \mathbb{P}\left(|Z_{n, k, j}| \leq r\right) \leq \frac{2r}{\sqrt{2\pi}} \leq r, \qquad \forall r > 0.

Logo,

P(EM,n,k)(7M2n/2)3. \mathbb{P}(E_{M, n, k}) \leq \left(\frac{7M}{2^{n/2}}\right)^3.

Portanto,

P(EM,n)=P(k=1,,2nEM,n,k)2n(7M2n/2)3=73M32n/2. \mathbb{P}\left(E_{M, n}\right) = \mathbb{P}\left(\bigcup_{k=1, \ldots, 2^n} E_{M, n, k}\right) \leq 2^n \left(\frac{7M}{2^{n/2}}\right)^3 = \frac{7^3M^3}{2^{n/2}}.

Isso nos dá que

nP(EM,n)73M3n12n/2<. \sum_n \mathbb{P}\left(E_{M, n}\right) \leq 7^3M^3\sum_n \frac{1}{2^{n/2}} < \infty.

Aqui revelou-se a importância do uso dos três incrementos. A probabilidade de termos a limitação em um dos incrementos é da ordem de 2n/2.2^{-n/2}. Como os incrementos são independentes, a probabilidade de termos a limitação em três incrementos consecutívos é o cubo disso, i.e. da ordem de 23n/2.2^{-3n/2}. Como temos 2n2^n conjuntos em cada malha, isso nos dá uma estimativa total ainda pequena, da ordem de 2n/2.2^{-n/2}. Se usássemos só um incremento, a estimativa total cresceria exponencialmente. Se usássemos só dois, a estimativa seria uma constante. Mas usando três incrementos, conseguimos uma estimativa decrescendo exponencialmente e sendo, portanto, somável.

Assim, pelo Lema de Borel-Cantelli,

P({t0[0,1), supτ[0,1]Wt+τWtτM})P(lim supnEM,n)=0. \mathbb{P}\left( \left\{ \exists t_0 \in [0, 1), \; \sup_{\tau\in [0,1]} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} \leq M \right\}\right) \leq \mathbb{P}\left(\limsup_{n\rightarrow \infty} E_{M, n}\right) = 0.

Portanto,

P({t0[0,1), supτ[0,1]Wt+τWtτ<})=limMP({t0[0,1), supτ[0,1]Wt+τWtτM})=0. \mathbb{P}\left( \left\{ \exists t_0 \in [0, 1), \; \sup_{\tau\in [0,1]} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} < \infty \right\}\right) = \lim_{M\rightarrow \infty} \mathbb{P}\left( \left\{ \exists t_0 \in [0, 1), \; \sup_{\tau\in [0,1]} \frac{|W_{t+\tau} - W_t|}{\tau} \leq M \right\}\right) = 0.

Isso conclui a demonstração de que, quase certamente, os caminhos amostrais de um processo de Wiener padrão não são diferenciáveis em nenhum ponto no intervalo [0,1).[0, 1). Pela invariância por translações, isso se estende para qualquer intervalo [n,n+1).[n, n+1). Fazendo a interseção desse conjunto contável, obtemos que, quase certamente, os caminhos amostrais não são diferenciáveis em nenhum ponto t0.t\geq 0.

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