Stochastic Evolution Equations
Stochastické evoluční rovnice
dissertation thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/92012Identifiers
Study Information System: 136439
Collections
- Kvalifikační práce [11325]
Author
Advisor
Referee
Garrido-Atienza, María J.
Hlubinka, Daniel
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Probability and Mathematical Statistics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
22. 9. 2017
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Pass
Keywords (Czech)
stochastická evoluční rovnice, volterrovský proces, frakcionální Brownův pohyb, Rosenblattův proces, regularita, limitní míraKeywords (English)
Stochastic evolution equation, Volterra process, fractional Brownian motion, Rosenblatt process, regularity, limiting measureStochastické evoluční rovnice Petr Čoupek Disertační práce Abstrakt Tématem práce jsou lineární stochastické evoluční rovnice s aditivním regulárním volterrovským šumem. Regulární volterrovské procesy jsou stochastické procesy, které nemusejí být markovské, gaus- sovské a ani nemusejí být semimartingaly, ale namísto těchto vlastností mají jistou kovarianční struk- turu. Konkrétní příklady zahrnují frakcionální Brownův pohyb s Hurstovým parameterem H > 1/2 a, v negaussovském případě, Rosenblattův proces. Řešení uvažovaných stochastických rovnic je dáno vzorcem pro variaci konstant (v tzv. " mild" tvaru) a nabývá hodnot v separabilním Hilbertově pro- storu nebo v prostoru Lp(D; µ) pro velké p. V hilbertovském případě je studována zejména existence a regularita tohoto řešení a dále jeho chování pro velké časy. V případě, že řešení nabývá hodnot v prostoru Lp, je studována existence a regularita tohoto řešení a v konkrétních případech stochas- tických parciálních diferenciálních rovnic je ukázáno, že řešením je náhodné pole, které je spojité jak v časové, tak v prostorové proměnné.
Stochastic Evolution Equations Petr Čoupek Doctoral Thesis Abstract Linear stochastic evolution equations with additive regular Volterra noise are studied in the thesis. Regular Volterra processes need not be Gaussian, Markov or semimartingales, but they admit a certain covariance structure instead. Particular examples cover the fractional Brownian motion of H > 1/2 and, in the non-Gaussian case, the Rosenblatt process. The solution is considered in the mild form, which is given by the variation of constants formula, and takes values either in a separable Hilbert space or the space Lp(D, µ) for large p. In the Hilbert-space setting, existence, space-time regularity and large-time behaviour of the solutions are studied. In the Lp setting, existence and regularity is studied, and in concrete cases of stochastic partial differential equations, the solution is shown to be a space-time continuous random field.