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2018 年度 実績報告書

無限次元解析の諸問題と確率解析の研究

研究課題

研究課題/領域番号 16H03938
研究機関東京大学

研究代表者

会田 茂樹  東京大学, 大学院数理科学研究科, 教授 (90222455)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2020-03-31
キーワードラフパス / 経路依存方程式 / 確率微分方程式 / マリアバン解析
研究実績の概要

経路依存RDE(=Rough differential equation)の研究のため、1次元標準ブラウン運動の場合の典型的な例を研究した。1次元ブラウン運動に過去の最大値(または最小値)過程の定数倍と反射壁の項を含む方程式の解として定義される経路依存確率過程はperturbed reflected Brownian motionと呼ばれ1980年代から盛んに研究されて来た。これらの方程式の解の存在・非存在や, 写像のリプシッツ連続性は最大値過程に掛かっている実数のパラメータに大きく依存する。2000年代に入って、これらの方程式の拡散係数が定数でない確率積分を含んだ場合への拡張が英国のZhangらを中心に研究されて来た。Zhangたちは、上述のパラメータがある範囲にある時に解の一意存在、解のマリアバンの意味での微分可能性、解の分布の滑らかさを示していた。今年度は、写像のリプシッツ連続性の議論を精密化することにより、扱えるパラメータの範囲を拡張することができた。また、これらは1次元の標準ブラウン運動を駆動過程とする方程式だが、多次元のラフパスで駆動される方程式の場合についてもこれらの拡張に当たる方程式を考え解の存在を証明した。

第2の成果について触れる。確率微分方程式の場合と同様、RDEの場合もオイラー近似、Milstein近似、 Crank-Nicolson近似などの近似が存在する。[0,1]に属すパラメータを用いこれらの離散近似過程と真の過程を補間する補間離散近似過程を導入し、近似誤差を評価する研究を行った。この研究のキーポイントの一つは、補間近似過程のパラメータに関する微分過程が、良い評価を持つことを示すことにある。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

RDEの離散近似誤差の研究に関しては、パラメータに関する微分の研究が進み概ね順調に進んでいると思われる。ただし、反射壁RDEの研究およびループ空間およびパス空間上のOU作用素の研究に関しては、perturbed reflected SDEの研究に時間を取られたためもあるが、まだ進んでいない点があり、やや遅れているという区分になる。

今後の研究の推進方策

離散近似誤差の研究に関しては、1次元RDEの場合の一様評価の部分をcomplementary
Young regularityの概念を用いて見直すことを試みたい。OU作用素の解析では、熱核の評価を見直す必要がある。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2019 2018 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件、 招待講演 2件) 備考 (1件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

  • [雑誌論文] Error analysis for approximations to one-dimensional SDEs via the perturbation method2019

    • 著者名/発表者名
      Shigeki Aida and Nobuaki Naganuma
    • 雑誌名

      Osaka Journal of Mathematics

      巻: 印刷中 ページ: 印刷中

    • 査読あり
  • [学会発表] On a certain class of path-dependent stochastic differential equations2019

    • 著者名/発表者名
      Shigeki Aida
    • 学会等名
      New Directions in Stochastic Analysis: Rough Paths, SPDEs and Related Topics
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 経路依存確率微分方程式について2018

    • 著者名/発表者名
      会田茂樹
    • 学会等名
      確率解析とその応用
    • 招待講演
  • [備考] 会田茂樹のページ

    • URL

      https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~aida/index-j.html

  • [学会・シンポジウム開催] 確率解析とその周辺2018

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公開日: 2019-12-27  

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