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$\mathbb{R}^d$ 中更新定理的收敛速率

概率论 2016-07-12 v2 动力系统

摘要

ρ\rhoSLd(R)\mathrm{SL}_d(\mathbb{R}) 上的 Borel 概率测度。考虑由 ρ\rho 定义的 Rd{0}\mathbb{R}^d\setminus\{0\} 上的随机游动 (Xn)(X_n):对任意 xRd{0}x\in \mathbb{R}^d\setminus\{0\},令 X0=xX_0 =xXn+1=gn+1XnX_{n+1} = g_{n+1} X_n,其中 (gn)(g_n) 是分布为 ρ\rhoSLd(R)\mathrm{SL}_d(\mathbb{R}) 值独立同分布随机变量序列。Guivarc'h 与 Raugi 证明了在由 ρ\rho 的支撑生成的子群的条件(强不可约性与邻近性)下,该游动是暂态的。特别地,这证明了若 ffRd\mathbb{R}^d 上紧支撑连续函数,则函数 Gf(x):=Exn=0+f(Xn)Gf(x) := \mathbb{E}_x \sum_{n=0}^{+\infty} f(X_n) 对任意 xRd{0}x\in \mathbb{R}^d \setminus\{0\} 良定义。Guivarc'h 与 Le Page 在此情形下证明了更新定理:他们研究了 GfGf00 处的可能极限,而本文研究其更新定理中的收敛速率。为此,我们考虑算子族 (P(it))tR(P(it))_{t\in \mathbb{R}},对球 Sd1\mathbb{S}^{d-1} 上任意连续函数 ff 及任意 xSd1x\in \mathbb{S}^{d-1} 定义为 P(it)f(x)=SLd(R)eitlngxxf(gxgx)dρ(g) P(it) f(x) = \int_{\mathrm{SL}_d(\mathbb{R})} e^{-it \ln \frac{ \|gx\|}{\|x\|}} f\left(\frac{gx}{\|gx\|}\right) \mathrm{d}\rho(g) 并且我们证明了,对某个 LRL\in \mathbb{R} 及任意 t0R+t_0 \in \mathbb{R}_+^\astsuptR tt01tL(IdP(it))1 有限 \sup_{\substack{t\in \mathbb{R}\ |t| \geqslant t_0}} \frac{ 1 }{|t|^L} \left\| (I_d-P(it))^{-1} \right\| \text{ 有限} 其中范数取在球上某 Hölder 连续函数空间中。

关键词

引用

@article{arxiv.1603.07214,
  title  = {The rate of convergence for the renewal theorem in $\mathbb{R}^d$},
  author = {Jean-Baptiste Boyer},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1603.07214},
  year   = {2016}
}