数学学科Seminar第2743讲 两个时间尺度的中立型随机泛函微分方程的强收敛性

创建时间:  2024/10/10  龚惠英   浏览次数:   返回

报告题目 (Title): Strong Convergence of Neutral Stochastic Functional Differential Equations with Two Time-Scales(两个时间尺度的中立型随机泛函微分方程的强收敛性)

报告人 (Speaker):袁成桂 教授(英国斯旺西大学Swansea University)

报告时间 (Time):2024年10月17日 (周四) 14:00

报告地点 (Place):腾讯会议:661-860-447 会议密码:123456

邀请人(Inviter):阳芬芬

主办部门:永利数学系

报告摘要:

This talk is to discuss the strong convergence of neutral stochastic

functional differential equations (NSFDEs) with two time-scales. The existence and uniqueness of invariant measure of the fast component is proved by using Wasserstein distance and the stability-in-distribution argument. The strong convergence between the slow component and the averaged component is also obtained by the the averaging principle in the spirit of Khasminskii's approach.

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数学学科Seminar第2743讲 两个时间尺度的中立型随机泛函微分方程的强收敛性

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报告题目 (Title): Strong Convergence of Neutral Stochastic Functional Differential Equations with Two Time-Scales(两个时间尺度的中立型随机泛函微分方程的强收敛性)

报告人 (Speaker):袁成桂 教授(英国斯旺西大学Swansea University)

报告时间 (Time):2024年10月17日 (周四) 14:00

报告地点 (Place):腾讯会议:661-860-447 会议密码:123456

邀请人(Inviter):阳芬芬

主办部门:永利数学系

报告摘要:

This talk is to discuss the strong convergence of neutral stochastic

functional differential equations (NSFDEs) with two time-scales. The existence and uniqueness of invariant measure of the fast component is proved by using Wasserstein distance and the stability-in-distribution argument. The strong convergence between the slow component and the averaged component is also obtained by the the averaging principle in the spirit of Khasminskii's approach.

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