arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv 2109.11208math.PR
收藏

跳跃方程与其高斯近似之间的全变差距离

Total variation distance between a jump-equation and its Gaussian approximation

Vlad Bally, Yifeng Qin

AI总结:

本文研究带跳跃的随机微分方程,通过将小跳跃替换为布朗运动进行近似,证明近似变量在全变差距离下收敛于原变量并给出误差估计,使用 Malliavin 分部积分技术。

摘要:

我们处理带跳跃的随机微分方程。为了获得精确的近似方案,通常将“小跳跃”替换为布朗运动。本文证明,对每个固定时间 $t$,近似随机变量 $X^\varepsilon_t$ 在全变差距离下收敛于原始随机变量 $X_t$,并估计了误差。我们还给出了这两个随机变量律的密度之间距离的估计。这些是通过使用 Malliavin 微积分中的分部积分技术完成的。

英文摘要:

We deal with stochastic differential equations with jumps. In order to obtain an accurate approximation scheme, it is usual to replace the "small jumps" by a Brownian motion. In this paper, we prove that for every fixed time $t$, the approximate random variable $X^\varepsilon\_t$ converges to the original random variable $X\_t$ in total variation distance and we estimate the error. We also give an estimate of the distance between the densities of the laws of the two random variables. These are done by using some integration by parts techniques in Malliavin calculus.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑