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数学 > 概率

arXiv:2306.03585 (math)
[提交于 2023年6月6日 ]

标题: 漂移项Fleming-Viot过程的选择原理 $-1$

标题: Selection principle for the Fleming-Viot process with drift $-1$

Authors:Oliver Tough
摘要: 我们考虑由$N$个相同粒子组成的Fleming-Viot粒子系统,在$\mathbb{R}_{>0}$中作为具有常数漂移$-1$的布朗运动演化。每当一个粒子碰到$0$时,它会跳到内部的另一个粒子上。已知当$N\rightarrow\infty$时,该粒子系统有一个流体动力学极限,由不碰到$0$的具有漂移$-1$的布朗运动给出。这种被杀死的布朗运动有一个无限族拟平稳分布(QSDs),其Yaglom极限是由最小化生存概率的唯一QSD给出的。 另一方面,对于固定的$N<\infty$,这个粒子系统随时间$t\rightarrow\infty$收敛到唯一的平稳分布。 我们证明了以下选择原则:$N$粒子平稳分布的经验测度随着$N\rightarrow\infty$趋近于前述的 Yaglom 极限。 这个特定 Fleming-Viot 过程的选择问题与前缘传播中的微观选择问题密切相关,特别是对于$N$分支布朗运动。 证明既不需要对粒子系统的精细估计,也不需要使用 Lyapunov 函数。
摘要: We consider the Fleming-Viot particle system consisting of $N$ identical particles evolving in $\mathbb{R}_{>0}$ as Brownian motions with constant drift $-1$. Whenever a particle hits $0$, it jumps onto another particle in the interior. It is known that this particle system has a hydrodynamic limit as $N\rightarrow\infty$ given by Brownian motion with drift $-1$ conditioned not to hit $0$. This killed Brownian motion has an infinite family of quasi-stationary distributions (QSDs), with a Yaglom limit given by the unique QSD minimising the survival probability. On the other hand, for fixed $N<\infty$, this particle system converges to a unique stationary distribution as time $t\rightarrow\infty$. We prove the following selection principle: the empirical measure of the $N$-particle stationary distribution converges to the aforedescribed Yaglom limit as $N\rightarrow\infty$. The selection problem for this particular Fleming-Viot process is closely connected to the microscopic selection problem in front propagation, in particular for the $N$-branching Brownian motion. The proof requires neither fine estimates on the particle system nor the use of Lyapunov functions.
评论: 25页
主题: 概率 (math.PR) ; 偏微分方程分析 (math.AP)
MSC 类: 35C07, 35K57, 35Q92, 60J80, 60J85
引用方式: arXiv:2306.03585 [math.PR]
  (或者 arXiv:2306.03585v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.03585
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Oliver Tough [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2023 年 6 月 6 日 11:03:08 UTC (28 KB)
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