反射扩散过程的某些极限定理

设（Ｘｉ）是由如下随机微分方程所决定的反射扩散过程： Ｘｔ＝Ｘ０＋∫＾ｔ０σ（Ｘｓ）ｄＷｓ＋∫＾ｔ０ｂ（Ｘｓ）ｄｓ＋Ｌｔ－Ｕｔ， Ｌｔ＝∫＾ｔ０Ｉ｛０｝（Ｘｓ）ｄＬｓ，Ｕｔ＝∫＾ｔ０Ｉ｛１｝（Ｘｓ）ｄＵｓ。 本文证明了当ｔ→∞时，Ｐｘ｛Ｘｔ∈Ａ｝→π（Ａ），１／ｔＥｘ（Ｌｒ）→ａ，１／ｔ     

随机积分的一个估计及其应用

设（Xt）为随机微分方程dXt＝σ（xt）dWt＋b（Xt）dt，X0＝x，的解．我们得到了形为的一个估计和随机策分方积解的存在性的一个新结果．     

连续半鞅的弱紧性与随机微分方程弱解的存在性

本文研究了连续半鞅在连续函数空间对应的测度族的弱紧性及一般鞅问题解的存在性,弱紧性与存在性的条件是用半鞅的自然特征:转移泛函与扩散泛函来表示的。这些结果可以应用于研究随机微分方程,我们得到了随机微分方程的解对应的测度的弱紧性条件,定理7是随机微分方程弱解的新结果,经典的线性有界条件由于添上了一个对数因子而减弱了。     

带跳It■过程的Крылов估计与微分-积分方程的极值原理

本文推广估计到带跳跃项的It(?)过程,从而获得了可测系数的二阶微分-积分算子的极值原理。     

带跳It过程的Крылов估计与微分-积分方程的极值原理

本文推广Крылов估计到带跳跃项的It过程,从而获得了可测系数的二阶微分-积分算子的极值原理.     

测度弱收敛中的一个方法

<正> 设ξ,ξ_n,n=1,2,…为随机过程.我们常常遇到的一类问题是:已知ξ_n的有限维分布收敛于ξ的有限维分布,问要加上什么条件就可以推出ξ_n依分布收敛于ξ?随机过程可以看作是取值于函数空间的随机元,因此这类问题可以化为函数空间上测度的弱收敛问题. 郑曾同考虑了一般的函数空间,获得了函数空间上测度弱收敛的一个准则.他的     

一维随机微分方程强解的某些结果

利用局部时及估计得到了连续半鞅型随机微分方程强解比较定理与存在唯一性定理,方程的系数可以退化可以间断。