Smoothness of Directed Chain Stochastic Differential Equations
Smoothness of Directed Chain Stochastic Differential Equations
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有向链随机微分方程的光滑性
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Ming Min
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tomoyuki Ichiba;Ming Min
我们研究了有向链随机微分方程解的光滑性，其中每个过程都受到无限有向链图中邻域过程的影响，Detering等人（2020）。由于链状结构中的辅助过程，经典的Malliavin导数方法不能直接应用。也就是说，我们不能在Malliavin导数和状态过程的一阶导数之间建立联系。事实证明，偏Malliavin导数可以在这里用来解决这个问题。
We study the smoothness of the solution of the directed chain stochastic differential equations, where each process is affected by its neighborhood process in an infinite directed chain graph, introduced by Detering et al. (2020). Because of the auxiliary process in the chain-like structure, classic methods of Malliavin derivatives are not directly applicable. Namely, we cannot make a connection between the Malliavin derivative and the first order derivative of the state process. It turns out that the partial Malliavin derivatives can be used here to fix this problem.
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DOI：
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发表时间：
2020-03
期刊：
arXiv: Probability
影响因子：
--
作者：
Yichen Feng;J. Fouque;Tomoyuki Ichiba
通讯作者：
Yichen Feng;J. Fouque;Tomoyuki Ichiba
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