Semilinear stochastic partial differential equations: Central limit theorem and moderate deviations
Semilinear stochastic partial differential equations: Central limit theorem and moderate deviations
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半线性随机偏微分方程：中心极限定理和适度偏差
DOI：
10.1002/mma.7224
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发表时间：
2019-03
影响因子：
2.9
通讯作者：
Zhang Rangrang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiong Jie;Zhang Rangrang
本文建立了有界区域上一类乘性噪声驱动的半线性随机偏微分方程的中心极限定理和中偏差原理。主要结果可以应用于各种类型的随机偏微分方程，如随机Burgers方程和反应扩散方程的时空白色噪声扰动。Garsia引理对我们的结果至关重要。
In this paper, we establish a central limit theorem (CLT) and the moderate deviation principles (MDP) for a class of semilinear stochastic partial differential equations driven by multiplicative noise on a bounded domain. The main results can be applied to stochastic partial differential equations of various types such as the stochastic Burgers equation and the reaction‐diffusion equations perturbed by space‐time white noise. The Garsia lemma is crucial to our results.
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DOI：
10.1214/17-aos1583
发表时间：
2018-06
期刊：
The Annals of Statistics
影响因子：
--
作者：
Fuqing Gao;Jie Xiong;Xingqiu Zhao
通讯作者：
Xingqiu Zhao
DOI：
10.1002/9781118165904
发表时间：
1997-02
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Lynch;P. Dupuis;R. Ellis
通讯作者：
J. Lynch;P. Dupuis;R. Ellis
影响因子：
2.3
作者：
M. Boué;P. Dupuis
通讯作者：
M. Boué;P. Dupuis
DOI：
10.1214/12-ejs742
发表时间：
2012-06
期刊：
arXiv: Statistics Theory
影响因子：
--
作者：
M. Ermakov
通讯作者：
M. Ermakov
DOI：
--
发表时间：
2018-07
期刊：
arXiv: Probability
影响因子：
--
作者：
Rangrang Zhang
通讯作者：
Rangrang Zhang