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平均场型 SDEs 的一致时间估计及其应用

Uniform-in-time estimates for mean-field type SDEs and applications

Jianhai Bao, Jiaqing Hao

AI总结:

本文通过构造基于反射的渐近耦合,建立了漂移项仅在长距离耗散的平均场型 SDEs 的概率距离一致时间估计,并应用于延迟 SDE 估计、McKean-Vlasov SDEs 的混沌传播及随机算法的无限时间离散化误差界限。

摘要:

通过构造基于反射的渐近耦合,本文建立了平均场型 SDEs 在概率距离上的一致时间估计,其中所考虑的漂移项仅在长距离下是耗散的。作为应用,我们 (i) 探讨了 SDE 及其延迟版本之间的长时间概率距离估计;(ii) 研究了 McKean-Vlasov SDEs 的一致时间混沌传播问题,其中漂移项关于空间变量可能是奇异的且无需为卷积类型;(iii) 处理了与 McKean-Vlasov SDEs 相关的随机算法(例如以向后/驯化/自适应 Euler-Maruyama 格式作为三个典型候选)在无限时间视界内的离散化误差界限。

英文摘要:

Via constructing an asymptotic coupling by reflection, in this paper we establish uniform-in-time estimates on probability distances for mean-field type SDEs, where the drift terms under consideration are dissipative merely in the long distance. As applications, we (i) explore the long time probability distance estimate between an SDE and its delay version; (ii) investigate the issue on uniform-in-time propagation of chaos for McKean-Vlasov SDEs, where the drifts might be singular with respect to the spatial variables and need not to be of convolution type; (iii) tackle the discretization error bounds in an infinite-time horizon for stochastic algorithms (e.g. backward/tamed/adaptive Euler-Maruyama schemes as three typical candidates) associated with McKean-Vlasov SDEs.

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。

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