이 논문은 연속시간 확률 과정에 대한 FKG 형태의 상관관계 부등식을 증명하는 것에 관심이 있다. 핵심적인 도구는 (조건부) 마르코프 체인과 랜덤 워크를 이용한 근사이다. 특히, 레비 과정, 베셀 과정 및 다양한 조건부 브라운 운동에 대해 FKG 부등식을 증명하였다. 부수적으로, 랜덤 워크 분포가 잘 알려진 "FKG 격자 조건"을 만족하기 위한 필요충분조건도 제공하였다.
FKG 부등식은 Fortuine, Kasteleyn 및 Ginibre가 증명한 상관관계 부등식으로, 통계 역학 및 일반 확률론에서 많은 응용과 일반화가 있었다. 이는 확률적 우세 결과의 증명과 첫 번째 모멘트 또는 사건 확률의 하한 계산에 있어 반복적으로 사용되는 도구이다. 또한 이는 랜덤 변수의 "연관성" 개념과 동치이다.
이 논문은 함수 공간에서의 FKG 부등식에 관심이 있으며, 몇 가지 방향으로 기여하고자 한다. 첫째, d차원 레비 과정이 FKG 부등식을 만족하기 위한 필요충분조건을 제시하였다. 이는 1차원 브라운 운동 경우를 넘어서는 확장이며, 대안적인 증명을 제공한다. 둘째, 이산시간 마르코프 체인 궤적의 조건부 분포에 대한 FKG 부등식을 보였다. 이를 통해 베셀 과정 및 조건부 브라운 운동과 같은 다른 연속시간 확률 과정이 FKG 부등식을 만족함을 보였다. 또한 FKG 격자 조건의 필요충분조건을 확립하거나, 조건부 분포에 대한 FKG 부등식을 얻는 등 FKG 부등식과 관련된 중요한 문제들과 관련이 있다.
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