McKean-Vlasov过程的单调凸序
概率论
2021-04-22 v1
摘要
本文在滤概率空间(Ω,F,(Ft)t≥0,P)上建立了两个R值McKean-Vlasov过程X=(Xt)t∈[0,T]与Y=(Yt)t∈[0,T]之间的单调凸序,其定义为\n\begin{align}\n&dX_{t}=b(t, X_{t}, \mu_{t})dt+\sigma(t, X_{t}, \mu_{t})dB_{t}, \quad X_{0}\in L^{p}(\mathbb{P})\; \text{with}\; p\geq 2,\nonumber\\\n&dY_{t}=\beta(t, Y_{t}, \nu_{t})dt+\theta(t, \,Y_{t}, \nu_{t})\,dB_{t}, \,\quad Y_{0}\in L^{p}(\mathbb{P}), \nonumber\n\end{align}\n其中∀t∈[0,T],μt=P∘Xt−1,νt=P∘Yt−1。若仅对b与∣σ∣作凸性与单调性假设,且b≤β、∣σ∣≤∣θ∣,则初值随机变量X0⪯mcvY0的单调凸序可传播至过程X与Y的整条路径。即,若考虑路径空间上具多项式增长的非减凸泛函F,有EF(X)≤EF(Y);对于定义在含路径空间及其边缘分布空间的乘积空间上的非减凸泛函G,在适当条件下有EG(X,(μt)t∈[0,T])≤EG(Y,(νt)t∈[0,T])。对称情形亦成立,即若Y0⪯mcvX0且∣θ∣≤∣σ∣,则EF(Y)≤EF(X)且EG(Y,(νt)t∈[0,T])≤EG(X,(μt)t∈[0,T])。证明基于若干前向与后向动态规划原理以及McKean-Vlasov方程截断Euler格式的收敛性。
引用
@article{arxiv.2104.10421,
title = {Monotone convex order for the McKean-Vlasov processes},
author = {Yating Liu and Gilles Pagès},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10421},
year = {2021}
}