Directed chain stochastic differential equations
Directed chain stochastic differential equations
复制标题
有向链随机微分方程
DOI：
10.1016/j.spa.2019.07.009
复制
发表时间：
2020
影响因子：
1.4
通讯作者：
Ichiba, Tomoyuki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Detering, Nils;Fouque, Jean-Pierre;Ichiba, Tomoyuki
我们提出了一种通过链状网络结构耦合的扩散过程的粒子系统，该链状网络结构由 McKean-Vlasov 型无限维非线性随机微分方程描述。它具有 (i) 局部链相互作用和 (ii) 平均场相互作用。当粒子数量趋于无穷大时，它可以通过有限粒子系统的极限来近似。由于局部链的相互作用，混沌的传播并不一定成立。此外，我们展示了存在或不存在平均场相互作用的二分法，并讨论了通过观察单个分量过程来检测其存在的问题。
We propose a particle system of diffusion processes coupled through a chain-like network structure described by an infinite-dimensional, nonlinear stochastic differential equation of McKean–Vlasov type. It has both (i) a local chain interaction and (ii) a mean-field interaction. It can be approximated by a limit of finite particle systems, as the number of particles goes to infinity. Due to the local chain interaction, propagation of chaos does not necessarily hold. Furthermore, we exhibit a dichotomy of presence or absence of mean-field interaction, and we discuss the problem of detecting its presence from the observation of a single component process.
登录
查看更多内容
相互作用扩散的大型稀疏网络
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Lacker;K. Ramanan;Ruoyu Wu
通讯作者：
Ruoyu Wu
非线性马尔可夫过程和动力学方程（剑桥数学丛书 182）
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Applebaum
通讯作者：
D. Applebaum
异构网络中的部分平均场限制
影响因子：
1.4
作者：
Carsten Chong;C. Kluppelberg
通讯作者：
C. Kluppelberg
有限维和无限维空间上椭圆算子的霍尔德范数估计
影响因子：
1.3
作者：
S. Athreya;R. Bass;E. Perkins
通讯作者：
E. Perkins