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【24h】

Large deviation principle for a backward stochastic differential equation with subdifferential operator

机译:具有次微分算子的倒向随机微分方程的大偏差原理

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摘要

In this note, we prove that the solution of a backward stochastic differential equation, which involves a subdifferential operator and associated to a family of reflecting diffusion processes, converges to the solution of a deterministic backward equation and satisfies a large deviation principle.
机译:在本说明中,我们证明了反向随机微分方程的解决方案收敛于确定性反向方程的解决方案,并且满足大偏差原理,该方程涉及次微分算子并且与一族反射扩散过程相关联。

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