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Fisher信息界及其在小噪声SDEs中的应用

Fisher information bounds and applications to SDEs with small noise

Nguyen Tien Dung, Nguyen Thu Hang

AI总结:

该研究建立了Malliavin可微随机变量到正态分布族的Fisher信息距离通用界,分析了小噪声SDEs解及其加性泛函中心极限定理的Fisher信息收敛速率,且证明其为最优阶。

摘要:

本文首先建立了Malliavin可微随机变量到正态分布族的Fisher信息距离的通用界。随后研究了小噪声随机微分方程(SDEs)的解及其加性泛函的中心极限定理中Fisher信息的收敛速率。我们还证明该收敛速率为最优阶。

英文摘要:

In this paper, we first establish general bounds on the Fisher information distance to the class of normal distributions of Malliavin differentiable random variables. We then study the rate of Fisher information convergence in the central limit theorem for the solution of small noise stochastic differential equations and its additive functionals. We also show that the convergence rate is of optimal order.

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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