基于离散逼近法的次线性期望下稳健 α-稳定中心极限定理的误差估计
数值分析
2023-10-09 v2 数值分析
摘要
本文中，我们发展了一种数值方法来研究 时次线性期望下 -稳定中心极限定理的误差估计，其极限分布可由一个完全非线性积分微分方程（PIDE）刻画。基于独立随机变量序列，我们提出了该完全非线性 PIDE 的离散逼近格式。借助非线性随机分析技巧与数值分析工具，我们建立了离散逼近格式的误差界，进而给出了稳健 -稳定中心极限定理的一般误差界，包括可积情形 以及不可积情形 。最后，我们给出若干具体例子以阐明主要结果并推导出精确的收敛速率。
引用
@article{arxiv.2310.02134,
title = {Error estimates for the robust $\alpha$-stable central limit theorem under sublinear expectation by discrete approximation method},
author = {Lianzi Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02134},
year = {2023}
}