Parameter estimation for linear parabolic SPDEs in two space dimensions based on high frequency data
Parameter estimation for linear parabolic SPDEs in two space dimensions based on high frequency data
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基于高频数据的二维空间线性抛物型SPDE参数估计
DOI：
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发表时间：
2022
影响因子：
1
通讯作者：
Masayuki Uchida
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yozo Tonaki;Yusuke Kaino;Masayuki Uchida
考虑了二维线性抛物型二阶随机偏微分方程（SPDE）的参数估计问题，该方程由两类Q$$ Q $$-Wiener过程驱动，基于时间和空间的高频数据.我们首先估计出现在SPDE的微分算子的本征函数中的参数使用最小对比度估计器的基础上关于空间的细化数据，然后构造一个近似的坐标过程的SPDE。此外，我们提出了估计的系数参数的SPDE利用近似坐标过程的基础上，相对于时间的细化数据。我们也给出了一些模拟结果。
We consider parameter estimation for a linear parabolic second‐order stochastic partial differential equation (SPDE) in two space dimensions driven by two types of Q$$ Q $$ ‐Wiener processes based on high frequency data in time and space. We first estimate the parameters which appear in the eigenfunctions of the differential operator of the SPDE using the minimum contrast estimator based on the thinned data with respect to space, and then construct an approximate coordinate process of the SPDE. Furthermore, we propose estimators of the coefficient parameters of the SPDE utilizing the approximate coordinate process based on the thinned data with respect to time. We also give some simulation results.
细胞复极化 SPDE 模型中的参数估计
DOI：
10.1137/20m1373347
发表时间：
2022
期刊：
SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification
影响因子：
--
作者：
Altmeyer R
通讯作者：
Altmeyer R