Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2505.00656

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2505.00656 (math)
[提交于 2025年5月1日 ]

标题: 噪声局部耦合技术及其在SDEs(随机微分方程)不规则系数强逼近的误差下界中的应用

标题: The local coupling of noise technique and its application to lower error bounds for strong approximation of SDEs with irregular coefficients

Authors:Simon Ellinger
摘要: 近年来,人们对带有非Lipschitz连续系数的随机微分方程(SDE)的逼近方法越来越感兴趣。 我们展示了在这种情况下,单个时间点或全局时间上的这些方法的$L^p$-误差的下界。 一方面,我们证明了对于一大类分段Lipschitz连续漂移和非加性扩散,基于有限次驱动布朗运动评估的任何方法所能达到的最终时间逼近的最佳可能$L^p$-误差率至多为$3/4$,这一结果之前仅对加性扩散已知。 此外,我们还表明,当漂移局部有界且扩散局部Lipschitz连续时,基于有限次驱动布朗运动评估的任何方法所能达到的全局逼近的最佳$L^p$-误差率至多为$1/2$。 为了推导出这些下界,我们引入了一种新的证明方法:局部耦合噪声技术。 利用这一技术在最终时间逼近随机微分方程 (SDE) 的解$X$时,可以通过相同 SDE 在$[t_{i-1}, t_i]$上具有初始值$X_{t_{i-1}}$和耦合于$t_{i-1}, t_i$并在$t_{i-1}, t_i$处条件独立的驱动布朗运动的解之间的$L^p$-距离,确定基于在点$t_1 < \dots < t_n$评估驱动布朗运动的任何逼近方法的$L^p$-误差下界。
摘要: In recent years, interest in approximation methods for stochastic differential equations (SDEs) with non-Lipschitz continuous coefficients has increased. We show lower bounds for the $L^p$-error of such methods in the case of approximation at a single point in time or globally in time. On the one hand, we show that for a large class of piecewise Lipschitz continuous drifts and non-additive diffusions the best possible $L^p$-error rate for final time approximation that can be achieved by any method based on finitely many evaluations of the driving Brownian motion is at most $3/4$, which was previously known only for additive diffusions. Moreover, we show that the best $L^p$-error rate for global approximation that can be achieved by any method based on finitely many evaluations of the driving Brownian motion is at most $1/2$ when the drift is locally bounded and the diffusion is locally Lipschitz continuous. For the derivation of the lower bounds we introduce a new method of proof: the local coupling of noise technique. Using this technique when approximating a solution $X$ of the SDE at the final time, a lower bound for the $L^p$-error of any approximation method based on evaluations of the driving Brownian motion at the points $t_1 < \dots < t_n$ can be determined by the $L^p$-distances of solutions of the same SDE on $[t_{i-1}, t_i]$ with initial values $X_{t_{i-1}}$ and driving Brownian motions that are coupled at $t_{i-1}, t_i$ and independent, conditioned on the values of the Brownian motion at $t_{i-1}, t_i$.
主题: 概率 (math.PR) ; 数值分析 (math.NA)
MSC 类: 65C30, 65C20 (Primary), 60H10 (Secondary)
引用方式: arXiv:2505.00656 [math.PR]
  (或者 arXiv:2505.00656v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.00656
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Simon Ellinger [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 5 月 1 日 16:59:01 UTC (21 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-05
切换浏览方式为:
cs
cs.NA
math
math.NA

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号