半空间中渐近稳定随机漫步的格林函数

Pub Date : 2023-09-29 DOI:10.1007/s10959-023-01283-4
Denis Denisov, Vitali Wachtel
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摘要

我们认为不合理的是,我们认为是一种复杂的多多维的稳定步行S(n)=(S_1(n),\ldots, S_d(n) $S(n)为每一个向量$ x = (x_1 \ ldots, x_d) $ ... 1 x = (x, x, d)和$ x_1 \ ge 0 $ x 1≥0,则让$知道_x: = min {\ \ {n> 0: x_ {1} + S_1 (n)的le 0 \ $τx: = min {n >0:×1 + S (n)≤0}成为《随机漫步第一次$ x + S (n) $ x + S (n)的树叶上半空间。asymptotics》我们得到$ p_n (x, y): = P {\ textbf {}} (x + S + y (n) \中\三角洲,知道_x> n) $ $ P (x, y): = P (x + y + S (n)∈xΔ,τ>n)美国n tends to无限,在$ \ $Δ三角洲是一个固定立方体。从这一点,我们得到《绿功能(local asymptotics for $ G (x, y): sum = \ _n p_n (x, y) $ G (x, y): =∑n p n (x, y),美国$ | | $ | | y和y - x或x $ | | $ | | tend to无限。
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Green Function for an Asymptotically Stable Random Walk in a Half Space
Abstract We consider an asymptotically stable multidimensional random walk $$S(n)=(S_1(n),\ldots , S_d(n) )$$ S ( n ) = ( S 1 ( n ) , , S d ( n ) ) . For every vector $$x=(x_1\ldots ,x_d)$$ x = ( x 1 , x d ) with $$x_1\ge 0$$ x 1 0 , let $$\tau _x:=\min \{n>0: x_{1}+S_1(n)\le 0\}$$ τ x : = min { n > 0 : x 1 + S 1 ( n ) 0 } be the first time the random walk $$x+S(n)$$ x + S ( n ) leaves the upper half space. We obtain the asymptotics of $$p_n(x,y):= {\textbf{P}}(x+S(n) \in y+\Delta , \tau _x>n)$$ p n ( x , y ) : = P ( x + S ( n ) y + Δ , τ x > n ) as n tends to infinity, where $$\Delta $$ Δ is a fixed cube. From that, we obtain the local asymptotics for the Green function $$G(x,y):=\sum _n p_n(x,y)$$ G ( x , y ) : = n p n ( x , y ) , as $$|y |$$ | y | and/or $$|x |$$ | x | tend to infinity.
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