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Nonlinear Fokker–Planck equations for probability measures on path space and path-distribution dependent SDEs

机译:非线性Fokker-Planck方程,用于路径空间和路径分布依赖性SDES的概率测量

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摘要

By investigating path-distribution dependent stochastic differentialequations, the following type of nonlinear Fokker--Planck equations forprobability measures $(mu_t)_{t geq 0}$ on the path space $mathcalC:=C([-r_0,0];mathbb R^d),$ is analyzed: $$partial_tmu(t)=L_{t,mu_t}^*mu_t, tge 0,$$ where $mu(t)$ is the image of $mu_t$under the projection $mathcal Ciximapsto xi(0)inmathbb R^d$, and$$L_{t,mu}(xi):= rac 1 2sum_{i,j=1}^d a_{ij}(t,xi,mu)rac{partial^2}{partial_{xi(0)_i} partial_{xi(0)_j}} +sum_{i=1}^d b_i(t,xi,mu)rac{partial}{partial_{xi(0)_i}}, tge 0,xiin mathcal C, muin mathcal P^{mathcal C}.$$ Under reasonable conditions on the coefficients$a_{ij}$ and $b_i$, the existence, uniqueness, Lipschitz continuity inWasserstein distance, total variational norm and entropy, as well as derivativeestimates are derived for the martingale solutions.
机译:通过调查路径分布依赖性随机差异化,以下类型的非线性Fokker - 普朗斯方程来实现措施降低路径空间$ mathcalc:= c([ - r_0,00)上的$( mu_t)_ {t ge 0} $ ]; mathbb r ^ d),$分析:$$ partial_t mu(t)= l_ {t, mu_t} ^ * mu_t, t ge 0,$$在哪里$ mu(t )$是$ mu_t $的图像在投影$ mathcal c ni xi mapsto xi(0) in mathbb r ^ d $,而$$ l_ {t, mu}( xi ):= frac 1 2 sum_ {i,j = 1} ^ d a_ {ij}(t, xi, mu) frac { partial ^ 2} { partial _ { xi(0)_i} 部分_ { xi(0)_j}}} + sum_ {i = 1} ^ d b_i(t, xi, mu) frac { partial} { partial _ { xi(0)_i}}, t ge 0, xi in mathcal c, mu in mathcal p ^ { mathcal c}。$$在系数上合理的条件下$ a_ {ij} $和$ b_i $,存在,唯一性,Lipschitz连续性Infassersein距离,总分析标准和熵,以及衍生率用于Martingale解决方案。

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