随机间歇映射的相关性衰减与极限定理
动力系统
2025-11-05 v1 概率论
摘要
本文重访关于时间依赖 LSV 映射的多项式记忆损耗和中心极限定理的问题。更准确地说，我们证明对于对应随机参数 的随机 LSV 映射，在驱动过程（即随机环境）混合足够快且 的基本下确界小于 时，可获得准确记忆损耗、相关性衰减、中心极限定理（带速率）、矩界和几乎sure 不变原理 (ASIP)。在 [59, Corollary 3.8] 中，针对 ergodic 驱动系统，当 的基本上确界小于 时获得了 ASIP。正如将在第 1 节中详细阐述的，对基本下确界的限制在本文语境中更自然。我们的结果呈抽象形式， 我们认为在其他情境下也可能有所帮助， 将在未来工作中进一步阐述。
引用
@article{arxiv.2511.02359,
title = {Decay of correlations and limit theorems for random intermittent maps},
author = {Davor Dragicevic and Yeor Hafouta and Juho Leppanen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02359},
year = {2025}
}