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2023 年度 研究成果報告書

無限次元解析の諸問題と確率解析の研究

研究課題

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研究課題/領域番号 20H01804
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分12010:基礎解析学関連
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) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード確率微分方程式 / ラフパス / 無限次元解析 / 対数ソボレフ不等式 / 漸近誤差分布 / 反射壁確率過程
研究成果の概要

(1) 有界変動な経路依存項を含んだRDE(=ラフパスで駆動される微分方程式)を定式化し、その解の存在、アプリオリ評価、サポート定理を確立し、論文として出版した。
(2)永沼氏と共同で取り組んできたハースト指数H(1/3<H<1/2)の非整数ブラウン運動で駆動されるRDEの近似誤差過程の漸近極限確率過程決定の研究をまとめた。
(3) コンパクトリー群上のpinned path spaceの部分領域のディリクレ境界条件のOrnstein-Uhlenbeck(=OU)作用素を考え、その作用素のスペクトルの準古典極限をpathのエネルギー関数のヘッシアンを用いて決定した。

自由記述の分野

確率論

研究成果の学術的意義や社会的意義

(1) これまでのRDEやその拡張に当たる正則構造理論では取り扱うことができなかった経路依存項を含んだRDEを定式化し、解の存在やアプリオリ評価を示したことにより、
部分的であるが、反射壁SDEや最大・最小過程を含んだよく知られたSDEへのラフパスによる応用が可能になったのは学術的な意義がある。(2) 先行研究では、近似誤差の弱収束のみを論じていたが、本研究では、剰余項のL^pノルムの評価を与えている点で進んだ結果になっている。(3)無限次元では、最小固有値と第2固有値の漸近挙動の研究が主であったが、本研究では、それ以外の固有値の漸近挙動を決定している点が新しい点である。

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公開日: 2025-01-30  

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