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Large and moderate deviation principles for path-distribution-dependent stochastic differential equations

李普希茨连续性 数学 随机微分方程 数学分析 可微函数 路径(计算) 分布(数学) 变量(数学) 趋同(经济学) 空格(标点符号) 应用数学 计算机科学 经济增长 操作系统 经济 程序设计语言
作者
Xinyi Gu,Yulin Song
出处
期刊:Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series S [American Institute of Mathematical Sciences]
卷期号:16 (5): 901-923 被引量:1
标识
DOI:10.3934/dcdss.2023015
摘要

In this paper, by weak convergence method, large and moderate deviation principles are established for path-distribution-dependent stochastic differential equations. To prove large deviation principle, both of the drift and diffusion coefficients are required to be Lipschitz continuous in the space variable as well as the distribution term, uniformly with respect to the time parameter $ t $. In further, to establish the moderate deviation principle, the drift coefficient is assumed to be Frechet differentiable with Lipschitz continuous derivative in the space variable.
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