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[量化金融] 布朗桥的最优双停 [推广有奖]

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-6 21:44:45
选择C>B显然是次优选择*因为相应的策略将导致在边界x=C或以上的预期收益为零√1.- t>B*√1.- t、 第一次和第二次停车同时发生。布朗桥的最佳双停车9-5-4-3-2-1000.050.10.150.20.250.30.350.4图3。函数v on[-5,B*]. 它有唯一的UMC图*\' -0.564(圆圈指示的点);请注意| C*| 比B小*\' 0.84.引理3.1。存在一个独特的C*< 最大化v(·)的0(-∞, B*] 使得u(C)*) = 0我们的定义(C):=1- (B)*)- (1 -C) Φ(-C)-C√2πe-C/2,C≤ B*.证据不管怎样,C≤ B*, 使用Φ(C)+Φ(-C) =1,v(C)=e-C/2√2π(Φ(-C) u(C)、(3.5)和u(C)=2CΦ(-C)-C- 1.√2πe-C/2-√2πe-C/2+C√2πe-C/2=2CΦ(-C) 。在(-∞, 0),u(C)一致为负。此外,美国(-∞) = ∞ u(0)=1/2- (B)*)< 由于u的连续性,这意味着方程u(C)=0有一个唯一的解(-∞, 0),我们称之为C*.这仍然需要证明C*实际上,最大化了函数v(-∞, B*]. 从(3.5)中,我们可以看到v(C)和u(C)是同一个符号。因此(-∞, 0),v在(-∞, C*) 在(C)上是严格递减的*, 0)显示C*是唯一的最大化器吗(-∞, 0].现在我们将这个结果扩展到域(0,B)*]. 关于(0,B)*], uis一致正,因此uis单调增加。因此,v将在(z)上严格增加,∞) 当v(z)=0(oru(z)=0)时,有些z>0。这意味着v在(0,B)上*] 由v(0)和v(B)的最大值控制*). 最后,观察v(B)*) = 0(按B的方式)*如(2.11)中所选,比v(C)小*).这就完成了证明。10 E·J·鲍杜克斯、N·陈、B·A·苏里亚和K。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-6 21:44:49
YAMAZAKINow我们定义了0的候选值函数≤ t<1和x∈ R、 五*(t,x):=VC*(t,x)=(√1.- T√2πΦ-x/√1.- Tex/(2(1)-t) )v(C)*), x>C*√1.- tf(t,x),x≤ C*√1.- t) 。(3.6)我们在图4中绘制了函数V*f表示固定t=0,作为x的函数;这意味着引理3.2和3.3,我们将在下面进行分析证明-1.5-1-0.50 0.5 1 1.500.20.40.60.811.21.41.61.8X图4。V的情节*(0,·)(实线)和f(0,·)(虚线)。圆圈表示C处的点*.引理3.2。我们有V*(t,x)≥ f(t,x),对于任何0≤ t<1和x∈ R.证明。为了推导这个不等式,我们只需要考虑x<B*√1.- t、 的确,福尔克斯≥ B*√1.- 它不认为V*(t,x)≥ 0=f(t,x)。以C为例*√1.- t<x<B*√1.- t、 由于连续fit和C的最大值*在(-∞, B*]在引理3.1中,我们推导出*(t,x)=VC*(t,x)≥ Vx/√1.-t(t,x)=f(t,x)。最后,对于x≤ C*√1.- t、 我们有V*(t,x)=f(t,x)。在验证最优性之前,我们将证明光滑性,以便使用^o公式。鉴于(3.6),V*(t,x)在任何(t,x)处都是x的二次可微的,这样x 6=C*√1.- t、 因此,x=C上的平滑度*√1.- 这是我们唯一关心的问题。引理3.3。我们有平滑的边缘↓C*√1.-T十五*(t,x)=limx↑C*√1.-Txf(t,x),0≤ t<1。(3.7)布朗桥的最优双停止。见附录A。注意,V*对于任意(t,x)在t中是连续可微的,使得x6=C*√1.- Tx=C上的可微性*√1.- t中的t可以通过稍微修改引理3.3的证明来表示。引理3.4。(i) 对于(t,x),使得x>C*√1.- t、 我们有LV*(t,x)=0。(ii)对于(t,x)使x<C*√1.- t、 我们有LV*(t,x)≤ 0.证明。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-6 21:44:53
(i) 通过构造期望值作为ODE(2.3)的解决方案,可以清楚地看出这一点。(ii)作为V*(t,x)=U(t,x)- 对于x<C,因为LU(t,x)=0*√1.- t<B*√1.- t从(2.12)的角度来看,LV*(t,x)=LU(t,x)+x1- t=x1- t、 当x<C时为负*√1.- t<0。现在我们有了本节的主要结果。定理3.1。函数V*如(3.6)所述,是价值函数。也就是说,V(t,x)=V*(t,x)forevery 0≤ t<1和x∈ R最佳停车时间为τ*:= τ-(C)*) 和τ*:= inf{s≥ τ-(C)*) : Xs≥ B*√1.- s} 。证据由于引理3.3中的光滑函数,它的公式适用于所有(s,Xs),例如xs6=C*√1.- s、 dV*(s,Xs)=LV*(s,Xs)ds+十五*(s,Xs)dWs≤十五*(s,Xs)dWs,(3.8),其中不等式由引理3.4成立。在问题(3.1)中,因为停在B或B以上*√1.- t获得零回报,这显然是次优的,我们可以关注停止时间ν,这样Xν<B*√1.- 对于任何此类[t,1]值的停止时间ν,τ(M)如(2.14)中所定义,对于M>B*, 我们haveEt,x[f(ν)∧ τ(M),Xν∧τ(M))]≤ Et,x[V*(ν ∧ τ(M),Xν∧τ(M))]≤ 五、*(t,x),其中第一个和第二个不等式分别由引理3.2和(3.8)确定。为了让我→ ∞, 我们分解左侧的asEt,x[f(ν)∧ τ(M),Xν∧τ(M))]=Et,x[f(ν,xν)1{ν<τ(M)}]+Et,x[f(τ(M),xτ(M))1{ν≥τ(M)}]。右手边的第一个期望通过单调收敛到Et,x[f(ν,xν)],因为f是非负的。另一方面,f(τ(M),Xτ(M))1{ν≥τ(M)}对于{τ(M),M>B是一致可积的*}. 实际上,f(s,y)=0代表y≥ B*√1.- s、 此外,对于y<B*√1.- s、 (2.12)的第一个等式给出了U(s,y)≤√1.- 某人*, 因此我们有一个界| f(s,y)|=U(s,y)-Y≤√1.- 某人*+ |y |,y<B*√1.- s、 12 E.J.BAURDOUX、N.CHEN、B.A.SURYA和K。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-6 21:44:57
因此,Yamazakit,|f(τ(M),Xτ(M))|1{ν≥τ(M)}≤p1- τ(M)B*+ |Xτ(M)|,从(2.16)来看是一致可积的(通过设置D=D最大化)*). 现在asM→ ∞, 因为τ(M)→ 1和Xτ(M)→ 0a.s.,we-haveEt,x[f(τ(M),xτ(M))1{ν≥τ(M)}]→ 总之,我们有Et,x[f(ν,xν)]≤ 五、*(t,x)。这与事实V结合在一起*由容许的停止时间τ获得-(C)*) ∈ [t,1]显示了结果。4.问题2对于给定的整数n,我们现在考虑这个问题≥ 0,J(t,x):=supt≤τ≤τ<1Et,x[(X2n+1τ)- X2n+1τ)1{Xτ≤0}+(X2n+1τ- X2n+1τ)1{Xτ>0}],0≤ t<1,x∈ R.根据强马尔可夫性,我们可以将其改写为j(t,x)=supt≤τ<1Et,x[g(τ,xτ)],其中g(t,x):=(U(t,x)-x2n+1)1{x≤0}+(U(t,-x) +x2n+1)1{x>0},0≤ t<1,x∈ 根据g相对于x的对称性,我们预计,对于一些D≥ 0表示第一次停车时间的定义如(2.14)所示;第二次停止时间变为(inf{s≥ τ(D):Xs≥ B*√1.- s} ,如果Xτ(D)≤ -Dp1- τ(D),inf{s≥ τ(D):Xs≤ -B*√1.- s} ,如果Xτ(D)≥ Dp1- τ(D)。定义相应的收益byJD(t,x):=Et,x[g(τ(D),xτ(D))],0≤ t<1,x∈ R.我们首先将其改写为(2.1)中定义的F2n+1和G2n+1的函数。引理4.1。给定D≥ 0,我们有,为所有0≤ t<1和-D√1.- T≤ 十、≤ D√1.- t、 JD(t,x)=(1)- t) n+1/2(F2n+1+G2n+1)x/√1.- T其中j(D):=(F2n+1+G2n+1)(D)D2n+1+(B)*)2n+1G2n+1(D)F2n+1(B)*).布朗桥的最优双停止。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-6 21:45:01
在初始条件下-D√1.- T≤ 十、≤ D√1.- t、 我们有Pt,x-a.s.g(τ(D),xτ(D))=(U(τ(D),xτ(D))- X2n+1τ(D))1{Xτ(D)≤0}+(U(τ(D),-Xτ(D))+X2n+1τ(D))1{Xτ(D)>0}=(U(τ(D),-Dp1- τ(D))+D2n+1(1)- τ(D))n+1/2)1{Xτ(D)≤0}+(U(τ(D),-Dp1- τ(D))+D2n+1(1)- τ(D))n+1/2)1{Xτ(D)>0}=U(τ(D),-Dp1- τ(D))+D2n+1(1)- τ(D))n+1/2。因此,我们可以通过(2.10)写出JD(t,x)=Et,x[U(τ(D),-Dp1- τ(D))+D2n+1(1)- τ(D))n+1/2]=Et,x[(1- τ(D))n+1/2]D2n+1+(B)*)2n+1F2n+1(-D) F2n+1(B)*).证明现在已完成(2.15)。0.5 1 1.5 2.5 3 3.500.050.10.150.20.250.3图5。n=0,1,2,3时j的曲线图。圆圈表示B处的点*三角形表示的是√n、 考虑到(4.1),我们想最大化函数j,结果是B使其最大化*如(2.8)所示。有关此函数的数值图,请参见图5。引理4.2。对任何人来说≥ 0,B*最大化j.14 E.j.BAURDOUX、N.CHEN、B.A.SURYA和K.YAMAZAKIProof。对于任何D≥ 0,j(D)=j(B*) +D2n+1(F2n+1+G2n+1)(D)-(B)*)2n+1(F2n+1+G2n+1)(D)F2n+1(D)F2n+1(B)*)= j(B)*) +D2n+1(F2n+1+G2n+1)(D)h1-(B)*)2n+1D2n+1F2n+1(D)F2n+1(B)*)i、 因为B*是b7的最大值→ B2n+1/F2n+1(B)(见(2.9))和F2n+1是非负的,我们有-(B)*)2n+1D2n+1F2n+1(D)F2n+1(B)*)≤ 0,表示j(D)≤ j(B)*), 如你所愿。备注4.1。我们有j(B)*) = (B)*)2n+1/F2n+1(B)*).现在设置D=B*, 我们有我们的候选值函数j*(t,x):=JB*(t,x)=(1- t) n+1/2(F2n+1+G2n+1)x/√1.- Tj(B)*), |x |<B*√1.- t、 g(t,x),|x |≥ B*√1.- t、 (4.2)图6 J*g表示t=0作为x的函数;这意味着引理4.3和4.4,我们将在下面进行分析-1.5-1-0.50.20.40.60.811.21.41.61.82x-2-1.5-1-0.50.51.5 202468101214x1图6。J*n=0(左)和n=1(右)时的(0,·)(实线)和g(0,·)(虚线)。圆圈表示B处的点*和-B*.引理4.3。

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-6 21:45:05
我们有J*(t,x)≥ g(t,x),对于任何0≤ t<1和x∈ R.证明。假设0<x<B*√1.- t、 由于连续fit和B的最大值*在[0]上,∞) 我们嘲笑他*(t,x)=JB*(t,x)≥ Jx/√1.-t(t,x)=g(t,x)。布朗桥150的最优双停≥ x>-B*√1.- t、 通过J的对称性*g关于x,J*(t,x)=J*(t,| x |)≥ g(t,| x |)=g(t,x)。最后,对于| x |≥ B*√1.- t、 我们有J*(t,x)=g(t,x)。鉴于(4.2),J*(t,x)在任何(t,x)处都是x的二次可微的,因此| x | 6=B*√1.- t、 正如weshall接下来展示的,在| x |=B上*√1.- t、 可微性保持不变(关于t的可微性保持不变)。引理4.4。我们有平滑的fit:for all 0≤ t<1,limx↑B*√1.-TxJ*(t,x)=limx↓B*√1.-Txg(t,x),limx↓-B*√1.-TxJ*(t,x)=limx↑-B*√1.-Txg(t,x)。证据见附录A。引理4.5。(i) 对于(t,x)使得|x |<B*√1.- t、 我们有LJ*(t,x)=0。(ii)对于(t,x)使得| x |>B*√1.- t、 我们有LJ*(t,x)≤ 0.证明。(i) 这一点在(4.2)中立即成立,因为F2n+1+G2n+1解决了ODE(2.3)。(ii)对于x>B*√1.- t、 作为J*(t,x)=U(t,-x) +x2n+1因为LU(t,-x) =0表示-x<0<B*√1.- 鉴于(2.10),LJ*(t,x)=LU(t,-x) +(2n+1)N-x1- Tx2n-1= -(2n+1)x1- T- N|x | 2n-1.对于x<-B*√1.- t、 作为J*(t,x)=U(t,x)- x2n+1,因为LU(t,x)=0表示x<0<B*√1.- t、 LJ*(t,x)=LU(t,x)- (2n+1)N-x1- Tx2n-1= -(2n+1)x1- T- N|x | 2n-1.因此,证明由引理2.1完成。通过引理4.4和4.5,最优性的验证是即时的。我们省略了以下定理的证明,因为它本质上与定理3.1相同。定理4.1。函数J*是值函数。即J(t,x)=J*(t,x)每0≤ t<1和x∈ R最佳停车时间为τ*:= τ(B)*),τ*:=(inf{s)≥ τ(B)*) : Xs≥ B*√1.- s} ,如果Xτ(B*)≤ -B*p1- τ(B)*),inf{s≥ τ(B)*) : Xs≤ -B*√1.- s} ,如果Xτ(B*)≥ B*p1- τ(B)*).16 E。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-6 21:45:09
J.BAURDOUX、N.CHEN、B.A.SURYA和K.YAMAZAKI5。问题3我们的最后一个问题是解决,对于固定的q>0,W(t,x):=supt≤τ≤τ<1Et,x[|xτ| q- |Xτ| q],0≤ t<1,x∈ R.(5.1)根据强马尔可夫性,它可以写为w(t,x)=supt≤τ<1Et,x[h(τ,xτ)],0≤ t<1,x∈ R、 其中h(t,x):=(U(t,x)- |x | q,如果|x |<D*√1.- t、 0,如果| x |≥ D*√1.- t、 这里,U(t,x)是问题(2.13)的值函数,用相同的D写成(2.19)*这令人满意(2.18)。很容易推测,问题(5.2)的最佳停止时间由σ(A):=inf{s给出≥ t:|Xs |≤ A.√1.- s} 对一些人来说∈ [0,D*]. 让我们定义相应的预期收益byWA(t,x):=Et,xh(σ(A),Xσ(A)), 0≤ t<1,x∈ R.引理5.1。对于所有(t,x)这样|x |≥ A.√1.- t、 WA(t,x)=(1)- t) q/2Gq(|x|/√1.- t) w(A),(5.3)其中我们定义了(A):=Gq(A)(D)*)q(Fq+Gq)(A)(Fq+Gq)(D)*)- Aq, 0≤ A.≤ D*.证据假设x≥ A.√1.- t(那么我们必须有Xσ(A)=Ap1- σ(A)A.s.)。由(2.19),WA(t,x)=Et,x(1 - σ(A))q/2(D)*)q(Fq+Gq)(A)(Fq+Gq)(D)*)- Aq,(5.4)因此问题归结为计算右边的期望值。正如我们在第2节中所讨论的,我们可以写出(1 - σ(A))q/2= (1 - t) q/2ζ(x)/√1.- t) ,其中函数ζ满足边界条件ζ(A)=1和limy的ODE(2.3)→∞ζ(y)=0。(2.3)的通解由ζ(y)=αFq(y)+βGq(y)给出,α和β的值要确定。因为limy→∞Fq(y)=∞ 还有limy→∞Gq(y)=0,我们必须有α=0。求解ζ(A)=1,我们得到β=Gq(A)-1.将其插入(5.4)的右侧,即可得到(5.3)。最后,通过对称,我们得到WA(t,x)=WA(t,-x) ,x≥ 因此,结果可以扩展为tox≤ -A.√1.- 当然不是。布朗桥的最优双停17鉴于(5.3),我们将最大化函数w。如图7所示,w允许一个唯一的最大化子。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-6 21:45:13
我们将在下面的引理5.2中解析地展示这一点。注意w(0)=2(D*)q(Fq+Gq)(D)*)> 0和w(D)*) = 0,(5.5)和,对于所有A>0的情况,w(A)=(D)*)q(Fq+Gq)(A)(Fq+Gq)(D)*)- qAq-1.Gq(A)-(D)*)q(Fq+Gq)(A)(Fq+Gq)(D)*)- AqGq(A)(Gq(A))。(5.6)引理5.2。(1) w在[0,D]上存在唯一的最大化子*], 我们称之为*, 这样的*≤p(q)- 1)/2 ∨ 0(5.7)和W(A)≤ 0<==> A.≥ A.*, 0≤ A.≤ D*.(5.8)(2)此外*= 0当且仅当q≤ 1.证据。(1) 对于所有A>0,让我们定义(A):=(Fq+Gq)(A)Gq(A)- (Fq+Gq)(A)Gq(A)(Gq(A))=Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)(Gq(A))>0。然后,对于任何A>0,w(A)L(A)=L(A)h-qAq-1Gq(A)+AqGq(A)(Gq(A))i+(D*)q(Fq+Gq)(D)*)=-qAq-1Gq(A)+AqGq(A)Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)+(D)*)(Gq+Fq)*).(5.9)因为Fq和Gq满足ODE(2.3),Fq(A)=AFq(A)+qFq(A)和Gq(A)=AGq(A)+qGq(A)。这就给了Sfq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)=[AFq(A)+qFq(A)]Gq(A)- Fq(A)[AGq(A)+qGq(A)]=A[Fq(A)Gq(A)- 18 E.J.BAURDOUX,N.CHEN,B.A.SURYA和K.YAMAZAKINow关于[Fq(A)Gq(A)]的微分(5.9)- Fq(A)Gq(A)]Aw(A)L(A)=[-q(q)- 1) Aq-2Gq(A)+AqGq(A)][Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)]- [-qAq-质量(A)+AqGq(A)][Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)]=[-q(q)- 1) Aq-2Gq(A)+Aq+1Gq(A)+qAqGq(A)][Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)]- [-qAqGq(A)+Aq+1Gq(A)][Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)]=2qAq-2Gq(A)[Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)]- (q)- 1)/2].也就是说,w(A)/L(A)是可微的,fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)2qAq-2Gq(A)Aw(A)L(A)=A-Q- 1.请注意Fq(A)Gq(A)- Fq(A)Gq(A)和Gq(A)在A>0时均为阳性。因此我们看到Aw(A)L(A)>0<==> A>p(q)- 1)/2 ∨ 0,A>0。回忆D*或者方程的唯一根(2.17)。与w(D)等价*) = 0(和w(D*)/L(D)*) = 0)并回顾*≥p(q)- 1)/2 ∨ 0(如引理2.2)和L(·)>0表明存在唯一的a*∈ [0,p(q- 1)/2 ∨ 0]这样,对于所有0<A<D*,w(A)≤ 0<==> A.≥ A.*,(5.10)根据需要。(2) 首先假设q≤ 1.

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-6 21:45:18
然后*≤p(q)- 1)/2 ∨ 0=0,因此我们必须有一个*= 0.现在假设q>1。然后,在(5.6)中取一个极限,注意(Fq+Gq)(0)=0,w(0+)=-(D)*)q(Fq+Gq)(0)(Fq+Gq)(D)*)Gq(0)(Gq(0))>0。这与(5.10)一起显示了*> 0现在我们定义新的*(t,x):=WA*(t,x)=(1- t) q/2Gq(|x|/√1.- t) w(A)*), |x |>A*√1.- t、 h(t,x),|x |≤ A.*√1.- t、 (5.11)作为我们的候选值函数,并验证其最优性。图8 W*h表示t=0作为x的函数;这意味着引理5.3和5.4,我们将在下面进行分析证明。引理5.3。我们有W*(t,x)≥ 0的h(t,x)≤ t<1和x∈ R.布朗桥的最佳双停车190 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.400.20.40.60.811.2图7。w(A)在[0,D]上的曲线图*] 对于q=1,2,3,4。对于q=2、3、4,圆圈(分别为三角形)表示A点处的点*(分别为p(q)- 1)/2). 对于q=1,正方形表示A处的点*=p(q)- 1)/2 = 0.证据由于W和W的对称性*h关于x,表示x就足够了≥ 0.当x≥ D*√1.- t、 然后W*(t,x)≥ 0=h(t,x)。当0≤ 十、≤ A.*√1.- t、 然后W*(t,x)=定义为h(t,x)。最后,如果*√1.- t<x<D*√1.- t、 由于连续性和*在[0]上,∞) 我们推导出W*(t,x)=WA*(t,x)≥ Wx/√1.-t(t,x)=h(t,x),根据需要。与问题1和2类似,W*(t,x)足够光滑,可以在任何(t,x)处应用它的^o公式,例如|x | 6=A*√1.- T另请参见下文(5.14)中关于0时的平滑度*6= 0. 关于|x |=A上的平滑度*√1.- t、 我们有以下几点。引理5.4。修正0≤ t<1。(i) 如果*> 0,然后平滑fitlimx↓A.*√1.-TxW*(t,x)=limx↑A.*√1.-Txh(t,x),limx↑-A.*√1.-TxW*(t,x)=limx↓-A.*√1.-Txh(t,x),(5.12)成立。(ii)如果*= 0,我们有一个不等式limx↓0xW*(t,x)<limx↑0xW*(t,x)。(5.13)证据。(i) 哈维利姆↓A.*√1.-TxW*(t,x)=(1)- t) (q)-1) /2Gq(A)*)Gq(A)*)(D)*)q(Fq+Gq)(A)*)(Fq+Gq)(D)*)- (A)*)Q.20 E.J.BAURDOUX,N.CHEN,B。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-6 21:45:29
A.SURYA和K.YAMAZAKI-1-0.50.30.40.50.60.7x-1-0.50.50.100.050.10.150.20.250.30.350.40.45xq=1Q=2-1.5-1-0.50.51500.050.10.150.250.350.4x-1-0.50.20.30.40.50.7Q=3Q=4X8图。W的情节*q=1,2,3,4时的(0,·)(实线)和h(0,·)(虚线)。圆圈表示某一点*和-A.*.另一方面,limx↑A.*√1.-Txh(t,x)=(1)- t) (q)-1)/2(D)*)q(Fq+Gq)(A)*)(Fq+Gq)(D)*)- q(A)*)Q-1..当*> 引理5.2表示w(A*) = 0.鉴于(5.6),上述两个方程式是相同的。因此,第一个等式(5.12)成立。第二个等式的证明是对称的。(ii)现在假设*= 0.在这种情况下,通过(5.5),W*(t,x)=2(1)- t) q/2(D)*)qGq(|x|/√1.- t) (Fq+Gq)(D)*),布朗桥的最优双停,由此求导数,然后求极限,limx↓0xW*(t,x)=2(1)- t) (q)-1) /2(D)*)qGq(0)(Fq+Gq)(D)*),利克斯↑0xW*(t,x)=-2(1 - t) (q)-1) /2(D)*)qGq(0)(Fq+Gq)(D)*).因为FQ和GQA是非负的,Gqis是负的,所以我们有(5.13),正如所期望的那样。引理5.5。(i) 对于(t,x)使得| x |>A*√1.- t、 我们有LW*(t,x)=0。(ii)如果*> 对于(t,x),0<| x |<A*√1.- t、 我们有LW*(t,x)≤ 0.证明。(i) GQ从(5.11)的角度解决了ODE(2.3),这一点很清楚。(ii)引理5.2(2),A*> 0保证q>1。因为| x |<A*√1.- t<D*√1.- t、 考虑到(2.19),我们必须有LU(t,x)=0。对于0<x<A*√1.- t、 as W*(t,x)=U(t,x)- xq,我们有*(t,x)=-(q)- 1)/2 - x/(1)- (t)qxq-2.鉴于-A.*√1.- t<x<0,我们有LW*(t,x)=-[(q)- 1)/2 - x/(1)- t) ]q | x | q-2.现在(5.7)完成证明。我们现在通过引理5.3、5.4和5.5得到了以下最优性结果。验证问题1和问题2的一个重要区别是,在x=0时,潜在的不可微性,但这不会导致任何问题。回想一下(5.13),对于案例A*= 0,在一个*失败。

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