Time reversal of diffusion processes under a finite entropy condition

IF 1.2 2区 数学 Q2 STATISTICS & PROBABILITY
Patrick Cattiaux, Giovanni Conforti, Ivan Gentil, Christian Léonard
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Abstract

L’étude du retournement du temps des processus de diffusion est reprise en vue d’applications au transport entropique optimal. On prouve une formule d’intégration par parties pour le carré du champ d’un processus de Markov dans un espace abstrait qui nous permet d’obtenir une formule de retournement du temps pour une grande classe de processus de diffusion à valeurs dans Rn dont les coefficients de dérive peuvent présenter des singularités, étendant en cela les résultats antérieurs sur le sujet. La preuve de la formule d’intégration par parties se fait à l’aide de dérivées stochastiques. Cette formule nous permet de calculer les caractéristiques de la semi-martingale de loi P∗ retournée temporelle de la loi P d’une diffusion, sous l’hypothèse que l’entropie relative de P par rapport à une mesure de chemins R de référence dont on connait les caractéristiques de la semi-martingale de loi retournée R∗, par exemple lorsque R est réversible. Pour illustrer la flexibilité de cette méthode, la formule d’intégration par parties est aussi utilisée pour prouver une formule de retournement du temps pour des marches aléatoires sur des graphes.
有限熵条件下扩散过程的时间反转
对扩散过程的时间反转进行了研究,以期将其应用于最优熵输运。可以证明一场的积分公式,由双方以正方形一个马尔科夫过程中的一个抽象的空间,我们就可以得到一个公式翻转时间为一个大教室的传播过程,Rn中的其中漂移系数值可具备独特,而且扩大了它关于该主题的历史结果。用随机导数证明了部分积分公式。这个公式我们可以计算特征法semi-martingale w法∗翻过来了时空的假设下,传播关于熵R - P的程度相比,铁路,其中参考我们知道R回到法semi-martingale∗特征,例如当R是可逆的。为了说明这种方法的灵活性,部分积分公式也被用来证明在图上随机行走的时间反转公式。
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期刊介绍: The Probability and Statistics section of the Annales de l’Institut Henri Poincaré is an international journal which publishes high quality research papers. The journal deals with all aspects of modern probability theory and mathematical statistics, as well as with their applications.
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