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首页> 外文期刊>Journal of Theoretical Probability >A Large Deviation Principle for Symmetric Markov Processes with Feynman–Kac Functional
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A Large Deviation Principle for Symmetric Markov Processes with Feynman–Kac Functional

机译：Feynman–Kac函数的对称马尔可夫过程的大偏差原理

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We establish a large deviation principle for the occupation distribution of a symmetric Markov process with Feynman–Kac functional. As an application, we show the L p -independence of the spectral bounds of a Feynman–Kac semigroup. In particular, we consider one-dimensional diffusion processes and show that if no boundaries are natural in Feller’s boundary classification, the L p -independence holds, and if one of the boundaries is natural, the L p -independence holds if and only if the L 2-spectral bound is non-positive.
机译：我们建立了具有Feynman–Kac函数的对称马尔可夫过程的职业分布的大偏差原理。作为一个应用，我们显示了Feynman–Kac半群的谱界的L p 独立性。特别地，我们考虑一维扩散过程，并证明如果在Feller的边界分类中没有边界是自然的，则L p 独立成立，并且如果边界之一是自然的，则L p 独立性成立，且仅当L 2 光谱界为非正数时。

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