Dirigido a una aproximación de la densidad invariante de difusiones a través de la fórmula de densidad en el cálculo de Malliavin
Autores: Kim, Yoon-Tae; Park, Hyun-Suk
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Dirigido a una aproximación de la densidad invariante de difusiones a través de la fórmula de densidad en el cálculo de Malliavin
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Leyes
Variables aleatorias
Densidades
Cota superior
Distancias probabilísticas
Distancia de variación total
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
La distancia entre las leyes de variables aleatorias tiene límites superiores representados por la -norma de densidades cuando las variables aleatorias tienen densidades. En este documento, derivamos un límite superior, en términos de densidades como la distancia de Kolmogorov y la distancia de variación total, para varias distancias probabilísticas (por ejemplo, distancia de Kolmogorov, distancia de variación total, distancia, distancia, etc.) entre las leyes de y en el caso donde una variable aleatoria sigue la medida invariante que admite una densidad y una variable aleatoria diferenciable, en el sentido del cálculo de Malliavin, y también permite una función de densidad.
Descripción
La distancia entre las leyes de variables aleatorias tiene límites superiores representados por la -norma de densidades cuando las variables aleatorias tienen densidades. En este documento, derivamos un límite superior, en términos de densidades como la distancia de Kolmogorov y la distancia de variación total, para varias distancias probabilísticas (por ejemplo, distancia de Kolmogorov, distancia de variación total, distancia, distancia, etc.) entre las leyes de y en el caso donde una variable aleatoria sigue la medida invariante que admite una densidad y una variable aleatoria diferenciable, en el sentido del cálculo de Malliavin, y también permite una función de densidad.