Subgeometric rates of convergence for Markov processes under subordination
Subgeometric rates of convergence for Markov processes under subordination
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从属马尔可夫过程的亚几何收敛率
DOI：
10.1017/apr.2016.83
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发表时间：
2015-11
影响因子：
1.2
通讯作者：
Song Yan Hong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Deng Chang Song;Schilling Rene L;Song Yan Hong
摘要我们关心的是从属马尔可夫过程收敛到其不变测度的速度。给定一个从属过程和相应的伯恩斯坦函数（拉普拉斯指数），我们刻画了从属马尔可夫过程的收敛速度，其关键要素是原过程的收敛速度和伯恩斯坦函数的（逆）.在技术层面上，关键点是当时间t趋于∞时，约束从属变量的三种类型的矩（次指数矩、代数矩和对数矩）。我们还讨论了一些具体的模型，我们表明，从属可以显着改变收敛到均衡的速度。
Abstract We are interested in the rate of convergence of a subordinate Markov process to its invariant measure. Given a subordinator and the corresponding Bernstein function (Laplace exponent), we characterize the convergence rate of the subordinate Markov process; the key ingredients are the rate of convergence of the original process and the (inverse of the) Bernstein function. At a technical level, the crucial point is to bound three types of moment (subexponential, algebraic, and logarithmic) for subordinators as time t tends to ∞. We also discuss some concrete models and we show that subordination can dramatically change the speed of convergence to equilibrium.
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