Proceso de Gauss
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Un proceso de Gauss es un proceso estocástico que genera muestras en el tiempo 
de manera tal que no afecte la finitud de una combinación lineal Xt que se tenga (o más generalmente cualquier funcional lineal de la función de muestra Xt), combinación lineal que se distribuirá normalmente.
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[editar] Historia
Este concepto es llamado así en honor a Carl Friedrich Gauss, simplemente porque la distribución normal es también llamada algunas veces como gaussiana, aunque no haya sido éste el primero que la estudió.
Note que algunos autores, como B. Simon,[1] suponen que las variables Xt tengan media cero.
[editar] Definición alternativa
Alternativamente, un proceso es gaussiano sí y sólo sí para cada conjunto finito de índices 
del conjunto T:
,
es un vector evaluado en una variable aleatoria gaussiana. Usando función característica de variables aleatorias, podemos formular la propiedad gaussiana como sigue: es gaussiana sí y sólo sí para cada conjunto finito de índices existen reales positivos σlj y μj tal que:
.
Con los valores σlj y μj se puede demostrar la covarianza y media del proceso.
[editar] Referencias
- ↑ B. Simon, Functional Integration and Quantum Physics, Academic Press, 1979.
