数据同化中非局部 Zakai 随机偏微分方程的有效约化
概率论
2020-08-04 v3
摘要
我们研究具有振荡系数的非局部随机偏微分方程的有效约化。该随机偏微分方程中的非局部算子是 non-Gaussian Lévy 过程的生成元，其跳跃核为\textbf{可积}或\textbf{不可积}。我们考察当缩放参数趋于零时该方程的极限行为，并导出约化(局部或非局部)有效方程。特别地，通过考察相应的非局部 Zakai 随机偏微分方程，本工作得到了带 Lévy 噪声的数据同化系统的有效约化。我们证明了约化数据同化系统的概率密度逼近原系统的概率密度。
引用
@article{arxiv.1801.06982,
title = {Effective reduction for a nonlocal Zakai stochastic partial differential equation in data assimilation},
author = {Li Lin and Meihua Yang and Jinqiao Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.06982},
year = {2020}
}