令 $v=\big( \Omega ,{\cal F},\left( {\cal F}_{t}\right) _{t\geq 0},P,W\big) $ 为一个概率系统. 它由一个完备的概率空间 $\left( \Omega ,{\cal F},P\right),$ 满足通常假设的右连续和完备的信息簇 $ \left( {\cal F}_{t}\right) _{t\geq 0}$以及一个定义在$\left( \Omega ,{\cal F} ,P\right) $上的$d$ -维 $\left( {\cal F}_{t}\right) $布朗运动 $W$ 组成.
令 $U$ 为${\Bbb R}^{n}$中一开集合. 特别地,考虑一个由随机微分方程驱动的连续鞅$X$, 该随机微分方程的系数依赖过程的路径,在这样的意义下,当然是非马尔科夫情形. 更为精确的是,该随机微分方程如下定义
一个自然的问题是,如果 $\chi _{t}\in \Lambda _{U_{t}}$,在什么条件下我们能断言 \begin{eqnarray*} X^{\chi _{t}}\left( r\right) \in U,r\in \left[t,+\infty \right), ~ \mbox{$P$ -几乎必然,} \end{eqnarray*} 我们借助于生存性理论来研究该问题(详见文献 []).
记 ${\cal K}$为 ${\Bbb R}^{n}$中一个闭子集. 我们说 $ {\cal K}$ 对于方程(1.1)是具有生存性的当且仅当对于任意的 $\chi _{t}\in \Lambda _{{\cal K}_{t}}$,随机微分方程(1.1)的解满足
最近,Dupire[12] 给泛函定义一种导数. Cont和 Fourniè[13] 使用这种导数在右连左极空间推广了 Fellmer's[14] 路径变量 公式到非延迟泛函. 他们的结果推广连续半鞅在开集上伊藤公式泛函 (参见文献[13,命题 7]). 基于以上工作,我们使用推广的伊藤积分去研究轨道依赖系统的生存性性质.
本文如下安排: 在第二节预备性知识后,我们在第三节给出光滑区域生存性结果.
本文中,记号主要取自于文献 [13, ]以及文献[12]. 对于一个右连左极轨道 $x\in D\left( \left[0,T\right] ,{\Bbb R}^{n}\right) ,$ 记 $x\left( t\right) $ 为$x$ 在 $t$ 时刻的取值,记 $x_{t}=\left( x\left( u\right) ,0\leq u\leq t\right) $ 为$x$在时间区间$\left[0,t\right] $上的限制. 因此 $x_{t}\in D\left( \left[0,t\right] ,{\Bbb R}^{n}\right) .$ 类似,对于一个随机过程 $X$ 我们将记 $X\left( t\right) $ 在时刻 $t$的取值以及 $X_{t}=\left( X\left( u\right) , 0\leq u\leq t\right) $ 轨道在时间区间 $ \left[0,t\right] $上的限制.
令 $T>0$ 为一个固定的时间点,$U\subset {\Bbb R}^{n}$ 为一个${\Bbb R}^{n}$中的开子集, $S\subset {\Bbb R}^{m}$ 为${\Bbb R}^{m}$中一个 Borel 子集. 我们记$\partial U$为集合 $U$的边界,$U$的闭包记为 $\overline{U}=U\cup \partial U.$ 我们称$f:\left[0,T\right] \mapsto U$,textquotedblleft $U$ -值 右连续左极限textquotedblright 函数,对于每一个 $t\in \left[0,T\right] ,$ $f\left( t-\right) \in U.$ 记 ${\cal U}_{t}=D\left( \left[0,t\right] ,U\right) $ (类似 ${\cal S}_{t}=D\left( \left[0,t\right] ,S\right) $) $ U$ -值右连续左极限函数空间(类似 $S$),以及 $C_{0}\left( \left[0,t\right] ,U\right) $ 为取值于$U$的连续函数空间.
定义2.1 (轨道空间的非延迟泛函) 一个作用在${\cal U}_{T}$上的非延迟泛函是一簇 $F=\left( F_{t}\right) _{t\in \left[0,T\right] }$ 映射 $$ F_{t}:{\cal U}_{t}\rightarrow {\Bbb R}. $$
本文考虑如下的非延迟泛函 $$ F=\left( F_{t}\right) _{t\in \left[0,T\right] },F_{t}:{\cal U} _{t}\times {\cal S}_{t}\rightarrow {\Bbb R}, $$ 其中 $F$ 有一个关于第二个变量 textquotedblleft 可料的textquotedblright 性质
对每一个 $\gamma _{t}\in {\cal U}_{t}$ 记% $$ \gamma _{t,\delta }\left( s\right) =\left\{ \begin{array}{ll} \gamma _{t}\left( s\right) ,~~& \mbox{对于 }\ 0\leq s<t,\\ \gamma _{t}\left( t\right) ,& \mbox{对于 }\ t\leq s\leq t+\delta , \end{array} \right. $$ 以及对于 $x\in {\Bbb R}^{n}$ 充分小 $$ \gamma _{t}^{x}\left( s\right) =\left\{ \begin{array}{ll} \gamma \left( s\right) ,& \mbox{对于 }\ 0\leq s<t,\\ \gamma \left( t\right) +x,~~& \mbox{对于 }\ s=t. \end{array} \right. $$ 显然,$\gamma _{t,\delta }\in {\cal U}_{t+\delta }.$ 我们同样记 $$ \left( \gamma _{t}^{x}\right) _{t,\delta }\left( s\right) =\left\{ \begin{array}{ll} \gamma \left( s\right) ,& \mbox{对于 }\ 0\leq s<t,\\ \gamma \left( t\right) +x,~~& \mbox{对于 }\ t\leq s\leq t+\delta . \end{array} \right. $$ 设 $\bar{\gamma}_{\bar{t}},$ $\gamma _{t}\in {\cal U}_{t}$ 为给定且满足 $\bar{t}\leq t,$ 我们记 $\bar{\gamma}_{\bar{t}}\oplus \gamma _{t}\in {\cal U}_{t}$ 为 $$ \bar{\gamma}_{\bar{t}}\oplus \gamma _{t}=\left\{ \begin{array}{ll} \bar{\gamma}_{\bar{t}}\left( s\right) ,~~& \mbox{对于 }\ 0\leq s<\bar{t},\\ \gamma _{t}\left( s\right) ,& \mbox{对于 }\ \bar{t}\leq s<t. \end{array} \right. $$ 我们现引入两条轨道间的距离,没有必要规定在相同的时间区间. 对于 $T\geq t^{\prime }=t+h\geq t\geq 0,$ $\left( x,v\right) \in {\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t}$ 以及 $\left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \in D\left( \left[0,t+h\right] ,{\Bbb R}^{n}\right) \times {\cal S}_{t+h}$ 定义 $$ \left\Vert x\right\Vert =\sup\limits_{0\leq s\leq t}\left\vert x_{t}\left( s\right) \right\vert , $$
$$ d_{\infty }\left( \left( x,v\right) ,\left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \right) =\sup\limits_{r\in \left[0,t+h\right] }\left\vert x_{t,h}\left( r\right) -x^{\prime }\left( r\right) \right\vert +\sup\limits_{r\in \left[ 0,t+h\right] }\left\vert v_{t,h}\left( r\right) -v^{\prime }\left( r\right) \right\vert +h. $$ $\left( \Upsilon ^{U\times S},d_{\infty }\right) $ 是一个距离空间.
定义2.2 (固定时间点的连续性) 一个非延迟泛函 $F=\left( F_{t}\right) _{t\in \left[0,T\right] }$ 被叫做固定时间连续,如果对于任意的 $t\leq T,$ $F_{t}: {\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t}\rightarrow {\Bbb R}$ 对于supremum范数是连续的.
定义2.3 (左连续泛函) 定义 ${\Bbb F}_{l}^{\infty }$ 作为泛函$F=\left( F_{t},t\in \left[0,T\right] \right) $的集合,满足 $$ \forall t\in \left[0,T\right] ,~ \varepsilon >0,~ \forall \left( x,v\right) \in {\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t},~ \exists \eta >0,~ \forall h\in \left[0,t\right] , $$ $$ \forall \left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \in {\cal U}_{t-h}\times {\cal S}_{t-h},~ d_{\infty }\left( \left( x,v\right) ,\left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \right) <\eta \Rightarrow \left\vert F_{t}\left( x,v\right) -F_{t-h}\left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \right\vert <\varepsilon . $$
定义2.4 (右连续泛函) 定义 ${\Bbb F}_{r}^{\infty }$ 作为泛函 $F=\left( F_{t},t\in \left[0,T\right] \right) $ 的集合,满足 $$ \forall t\in \left[0,T\right] ,~ \varepsilon >0,~ \forall \left( x,v\right) \in {\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t},~ \exists \eta >0,~ \forall h\in \left[0,T-t\right] , $$ $$ \forall \left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \in {\cal U}_{t+h}\times {\cal S}_{t+h},~ d_{\infty }\left( \left( x,v\right) ,~ \left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \right) <\eta \Rightarrow \left\vert F_{t}\left( x,v\right) -F_{t+h}\left( x^{\prime },v^{\prime }\right) \right\vert <\varepsilon . $$ 记 ${\Bbb F}^{\infty }={\Bbb F}_{l}^{\infty }\cap {\Bbb F }_{r}^{\infty }$ 为非延迟连续泛函的集合.
定义2.5 (有界保存泛函) 定义 ${\Bbb B}$ 为非延迟泛函 $F$ 的集合,使得对于任意的紧集 $K\subset U$ 以及对于任意的 $R>0$,存在常数 $C_{K,R}>0$ 使得 $$ \forall t\leq T,~ \forall \left( x,v\right) \in D\left( \left[0,t \right] ,K\right) \times {\cal S}_{t}, $$ $$ \sup\limits_{s\in \left[0,t\right] }\left\vert v\left( s\right) \right\vert <R\Rightarrow \left\vert F_{t}\left( x,v\right) \right\vert <C_{K,R}. $$
接下来,我们引入两类非延迟泛函轨道意义下的导数定义 $F=\left( F_{t}\right) _{t\in \left[0,T\right] }$: 水平导数和垂直导数.
定义2.6 (水平导数) 非延迟泛函$F=\left( F_{t}\right) _{t\in \left[0,T\right] }$在点 $\left( x,v\right) \in {\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t}$ 的水平导数定义为
定义2.7 (Dupire 导数) 一个非延迟泛函 $F=\left( F_{t}\right) _{t\in \left[0,T\right] }$ 被叫做在点 $\left( x,v\right) \in D( \left[0,t\right] ,$ ${\Bbb R}^{n}) \times D\left( \left[0,t\right] , {\Bbb S}_{n}^{+}\right) $ 是垂直可微的,如果 \begin{eqnarray*} \begin{array}{lll} {\Bbb R}^{n} & \rightarrow & {\Bbb R} \\ \mbox{ }e & \rightarrow & F_{t}\left( x_{t}^{e},v_{t}\right) \end{array} \end{eqnarray*} 在$0$点可微. 在 $0$点的导数为 \begin{eqnarray*} \nabla _{x}F_{t}\left( x,v\right) =\left( \partial _{i}F_{t}\left( x,v\right) ,i=1,\cdots ,d\right), \end{eqnarray*} 其中
注2.1 如果一个垂直可微泛函满足 (2.1)式,那么它的垂直导数同样满足 (2.1)式.
注2.2 如果 $F_{t}\left( x,v\right) =f\left( t,x\left( t\right) \right) $ 而 $f\in C^{1,1}\left( \left[0,T\right) \times {\Bbb R} ^{n}\right) $ 那么我们得到经典导数 \begin{eqnarray*} {\cal D}_{t}F_{t}\left( x,v\right) =\partial _{t}f\left( t,x\left( t\right) \right) ,\nabla _{x}F_{t}\left( x,v\right) =\nabla _{x}f\left( t,x\left( t\right) \right) . \end{eqnarray*}
注2.3 如果 $F$ 对于第二个变量是可料的,这蕴含 对于任意的 $t\in \left[0,T\right] ,$ $F_{t}\left( x_{t},v_{t}^{e}\right) =F_{t}\left( x_{t},v_{t}\right) $ 类似关于变量$v$导数的概念,在条件(2.1)下 等于零.
定义2.8 令 $I\subset \left[0,T\right] $ 是$\left[0,T\right]$中一子区间. 定义 ${\Bbb C}^{j,k}\left( I\right) $ 为一类非延迟泛函的集合 $F=\left( F_{t}\right) _{t\in I}$ 使得
$ \bullet F$ 在固定时间连续: $F_{t}:{\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t}\mapsto {\Bbb R}$对于supremum范数连续.
$ \bullet F$ 具有在所有点$\left( x,v\right) \in {\cal U}_{t}\times {\cal S}_{t},$ $t\in I$$j$次水平导数以及$k$次垂直导数.
$\bullet {\cal D}^{m}F$,$m\leq j,$ $\nabla _{x}^{n}F,$ $n\leq k$ 在固定时间是连续的 $t\in I.$ 我们现在陈述一个结果 (取自于文献[13,命题 7]).
命题2.1 (开集上连续半鞅泛函伊藤公式) 令 $X$ 是一个定义在完备概率空间$\big( \tilde{\Omega},{\tilde{\cal F}},{\tilde{ \cal F}}_{t},$ $P\big) $上,取值于${\Bbb R}^{n}$中开领域$ U $的连续半鞅,其二次变差过程记为 $\left[X \right] .$ 那么对于任意的非延迟泛函 $F\in {\Bbb C} ^{1,2}\left( \left[0,T\right) \right) $ 满足
(a) $F$ 关于第二个变量是可料的,也就是满足 (2.1)式;
(b) $\nabla _{x}F,$ $\nabla _{x}^{2}F,$ ${\cal D}F\in {\Bbb B}$;
(c) $F\in {\Bbb F}_{l}^{\infty }$;
(d) $\nabla _{x}F,$ $\nabla _{x}^{2}F\in {\Bbb F}_{r}^{\infty }$. 我们有 \begin{eqnarray*} F_{s}\left( X_{s},A_{s}\right) -F_{t}\left( X_{t},A_{t}\right) &=&\int_{t}^{s}{\cal D}_{u}F\left( X_{u},A_{u}\right) {\rm d}u+\frac{ 1}{2}\int_{t}^{s}\mbox{Tr}\left[^{t}\nabla _{x}^{2}F_{u}\left( X_{u},A_{u}\right) {\rm d}\left[X\right] \left( u\right) \right] \\ &&+\int_{t}^{s}\nabla _{x}F_{u}\left( X_{u},A_{u}\right) {\rm d}X\left( u\right) ,~ \mbox{$P$ -几乎必然,} \end{eqnarray*}% 其中最后一项是关于$X$的伊藤随机积分.
现考虑如下由方程(1.1)驱动的连续半鞅$X$,并记 $$ \left[X\right] \left( s\right) =\int_{t}^{s}\sigma \left( X_{r}\right) \sigma ^{\ast }\left( X_{r}\right) {\rm d}r=\int_{t}^{s}A\left( r\right) {\rm d}r $$ 为它的二次变差过程. 从今以后,记 $A\left( r\right) =\sigma \left( X_{r}\right) \sigma ^{\ast }\left( X_{r}\right) $, 取值于对称$n\times n$ 正定矩阵${\Bbb S}_{n}^{+}$,同样具有右连左极性质. 我们定义一对 $\left( X_{r},A_{r}\right) =\left( X_{r},\sigma \left( X_{r}\right) \sigma ^{\ast }\left( X_{r}\right) \right) $. 注意到 $A$ 可能不是半鞅. 特别地,$F\left( X_{u},A_{u}\right) =F\left( X_{u},A_{u-}\right) $,其中 $A_{u-}$ 记为定义在$\left[0,t\right] $的轨道 $$ A_{u-}\left( r\right) =A\left( r\right) ,~ r\in \left[0,u\right) ,A_{u-}\left( u\right) =A\left( u-\right) . $$
为下文,令 $U$ 为${\Bbb R}^{n}$中一开子集,其有非空边界$\partial U$ 并记闭包为 $\overline{U}.$ 接下来,我们引入一些有用的记号, 主要取自于文献 [17]并加以适当修改. $$ \Lambda _{U_{t}} \triangleq \left\{ \gamma _{t}\in D\left( \left[0,t \right] ,{\Bbb R}^{n}\right) :\gamma \left( s\right) \in U,~ s\in \left[0,t\right] \right\} , $$ $$ \Lambda _{U} \triangleq \bigcup _{t\in \left[0,+\infty \right) }\Lambda _{U_{t}}, $$ $$ \Lambda _{\overline{U}_{t}} \triangleq \left\{ \gamma _{t}\in D\left( \left[0,t\right] ,{\Bbb R}^{n}\right) :\gamma \left( s\right) \in U,s\in \left[0,t\right) ,\gamma \left( t\right) \in \overline{U}\right\} , $$ $$ \Lambda _{\overline{U}} \triangleq \bigcup _{t\in \left[0,+\infty \right) }\Lambda _{\overline{U}_{t}}, $$ $$ \Lambda _{\partial U_{t}} \triangleq \left\{ \gamma _{t}\in D\left( \left[ 0,t\right] ,{\Bbb R}^{n}\right) :\gamma \left( s\right) \in U,s\in \left[ 0,t\right) ,\gamma \left( t\right) \in \partial U\right\} , $$ $$ \Lambda _{\partial U} \triangleq \bigcup _{t\in \left[0,+\infty \right) }\Lambda _{\partial U_{t}}, $$ $$ \Lambda \triangleq \bigcup _{t\in \left[0,+\infty \right) }D\left( \left[0,t \right] ,{\Bbb R}^{n}\right) . $$ 对于随机微分方程(1.1),我们作出以下假设
(H1) $\mu $ 和 $\sigma $ 是两泛函满足 $$ \left\{ \begin{array}{lllll} \mu : \Lambda \rightarrow {\Bbb R}^{n},\\ \sigma : \Lambda \rightarrow {\Bbb R}^{n\times d}. \end{array} \right. $$
(H2) $\mu $ 和 $\sigma $ 满足李普希兹条件,也就是存在一个正常数 $C_{1}>0$使得 $$ \left\vert \mu \left( x_{t}\right) -\mu \left( x_{t}^{\prime }\right) \right\vert +\left\vert \sigma \left( x_{t}\right) -\sigma \left( x_{t}^{\prime }\right) \right\vert \leq C_{1}\left\Vert x_{t}-x_{t}^{\prime }\right\Vert ,\ \mbox{ 对于 }\ x_{t},~ x_{t}^{\prime }\in \Lambda , $$ 并满足线性增长,也就是 存在常数 $C_{2}>0$ 使得 $$ \left\vert \mu \left( x_{t}\right) \right\vert +\left\vert \sigma \left( x_{t}\right) \right\vert \leq C_{2}\left( 1+\left\Vert x_{t}\right\Vert \right) ,\ \mbox{ 对于}\ x_{t}\in \Lambda .$$
注2.4 注意到 $\mu $ 和 $\sigma $ 不一定是非延迟泛函.
引理2.1 假设条件(H1)--(H2) 成立. 那么随机微分方程(1.1)存在一个唯一强解.
证明可见文献 [22]中 章节IX的 定理 2.1.
本文中,我们仍然需要以下记号,主要取自于 文献[11].
$\bullet 记 C^{2,1}\left( A\right) $ 为所有的在集合 $A$上可微函数集合, 且二阶导数为李普希兹有界,其中$A$是${\Bbb R}^{n}$中一开子集.
$\bullet 记 S\subset {\Bbb R}^{n}$ 为一非空集合. 我们记 $d_{S}$ 为欧几里得空间到集合$S$的距离,也就是 $$ d_{S}\left( x\right) =\inf\limits_{y\in S}\left\vert x-y\right\vert ,\qquad \forall x\in {\Bbb R}^{n}. $$ 如果 $S$ 是闭集,那么以上的 infimum 是最小化,使其最小化的集合被叫做在$S$ 上的投影$x\in {\Bbb R}^{n}$ 也就是 $$ \mbox{Proj}_{S}\left( x\right) =\left\{ y\in S:\left\vert x-y\right\vert =d_{S}\left( x\right) \right\} ,\forall x\in {\Bbb R}^{n}. $$ 对于每一个 $t\in \left[0,+\infty \right) ,$ $x\in S,$ $% \partial S$的撞击时间是一个随机变量,定义为 $$ \tau _{S}\left( \chi _{t}\right) =\inf \left\{ s\geq t:X^{\chi _{t}}\left( s\right) \in \partial S\right\} ,\forall \chi _{t}\in \Lambda . $$
$\bullet 令 {\cal K}$ 是一个${\Bbb R}^{n}$中闭子集,且有非空内点 % $\overset{\circ }{{\cal K}}$ $\mathop{\cal K}\limits^{\circ }$ 和边界 $\partial {\cal K}.$ 我们引入从$\partial {\cal K}$的方向距离函数,也就是 $$ b_{{\cal K}}\left( x\right) =\left\{ \begin{array}{ll} d_{\partial {\cal K}}\left( x\right),~~ & \mbox{如果 }\ x\in \mathop{\cal K}\limits^{\circ },\\ 0 ,& \mbox{如果 }\ x\in \partial {\cal K},\\ -d_{\partial {\cal K}}\left( x\right) ,~~& \mbox{如果 }\ x\in {\cal K}^{c}, \end{array} \right. $$ 其中 ${\cal K}^{c}$ 是集合${\cal K}$的补集. 今后,我们要使用以下集合, 定义为,对任意的$\varepsilon >0$ $$ {\cal N}_{\varepsilon } \triangleq \left\{ x\in {\Bbb R} ^{n}:\left\vert b_{{\cal K}}\left( x\right) \right\vert <\varepsilon \right\} , $$ $$ {\cal K}_{\varepsilon } \triangleq {\cal K\cap N}_{\varepsilon }, $$ $$ {\mathop{\cal K}\limits^{\circ }}_{\varepsilon } \triangleq \mathop{\cal K}\limits^{\circ } {\cal \cap N}_{\varepsilon }. $$
本节中,我们将研究随机微分方程(1.1)所对应的随机流$ X^{\chi _{t}}\left( \cdot \right) $,在光滑$C^{2,1}$紧子集${\cal K}$中的生存性性质, 该随机微分方程系数$\mu $ 和 $\sigma $满足条件(H1) 和 (H2).
本文中,${\cal K}$ 是一个$C^{2,1}$类紧区域. 从文献[18,定理5.6],我们有
我们现在给出以下结果
定理3.1 假设条件 (H1),(H2) 和性质 (3.3) 成立,那么以下三条叙述相互等价
(i)${\cal K}$ 关于方程(1.1)满足生存性性质;
(ii)对于$\forall {\cal X}_{t}\in \Lambda _{\partial {\cal K}_{t}},$ 我们有
(iii)$\mathop{\cal K}\limits^{\circ }$ 关于方程(1.1)满足生存性性质.
为证明该定理,我们需要以下引理.
引理3.1 假设 (H1) 和(H2) 成立,那么对于任意的${\Bbb R}^{n}$中紧区域 $ {\Bbb D}$,以及 $\chi _{t}\in \Lambda _{{\Bbb D }_{t}},$ 随机微分方程(1.1)的解 $X^{\chi _{t}}$满足
证 假设 $\varphi $ 是一非延迟泛函,在$\Upsilon ^{{\Bbb D}\times {\Bbb S}_{n}^{+}}$上点取$ \left( \chi _{t},A_{t}\right) $ 左固定最大,当 $t\in \left[0,T\right) .$ 更详细地,对于任意固定的$\left( y_{s},z_{s}\right) \in \Upsilon ^{ {\Bbb D}\times {\Bbb S}_{n}^{+}},$ $s\in \left[t,T\right) ,$ 我们有
注3.1 在引理3.1中,对于紧集${\Bbb D}$,我们没有假设是$C^{2,1}$ 类. 从引理3.1,我们立即得到以下结果.
推论3.1 在引理 3.1 的假设条件下,用 $ {\cal K}$ 取代 ${\Bbb D}$. 设 $$ \varphi \left( \overline{\chi }_{t},A_{t}\right) =-b_{{\cal K}}\left( \overline{\chi }_{t}\left( t\right) \right) ,~ \overline{\chi }_{t}\in \Lambda _{{\cal K}_{t}},~ t\in \left[0,+\infty \right) . $$ 那么我们有,对于 $\forall \overline{\chi }_{t}\in \Lambda _{\partial {\cal K}_{t}}$
证 我们验证$\varphi \left( x_{t},A_{t}\right) =-b_{{\cal K}}\left( x_{t}\left( t\right) \right) $满足命题2.1中的(b),(c),(d). 首先,(b) 可从紧集${\cal K}$是$C^{2,1}$类的假设可验证. 对于(c),令 $x\in \Lambda _{{\cal K} _{t}},$ $x^{\prime }\in \Lambda _{{\cal K}_{t-h}}.$ 那么,我们有 $$ \left\vert b_{{\cal K}}\left( x_{t}\left( t\right) \right) -b_{{\cal K} }\left( x_{t-h}^{\prime }\left( t-h\right) \right) \right\vert \leq \left\vert x_{t}\left( t\right) -x_{t-h}^{\prime }\left( t-h\right) \right\vert \leq d_{\infty }\left( x_{t},x_{t-h}^{\prime }\right) . $$ 类似地,令 $x\in \Lambda _{{\cal K}_{t}},$ $x^{\prime }\in \Lambda _{ {\cal K}_{t+h}}.$ 我们同样有 $$ \left\vert b_{{\cal K}}\left( x_{t}\left( t\right) \right) -b_{{\cal K} }\left( x_{t+h}^{\prime }\left( t+h\right) \right) \right\vert \leq \left\vert x_{t}\left( t\right) -x_{t+h}^{\prime }\left( t+h\right) \right\vert \leq d_{\infty }\left( x_{t},x_{t+h}^{\prime }\right) , $$ 因函数$b_{{\cal K}}$的李普希兹常数是1. 接来下验证(d). 事实上,由 (3.1)式 和 $C^{2,1}\left( A\right) $的定义,$\nabla _{x}b_{{\cal K}},$ $\nabla _{x}^{2}b_{{\cal K}}$ 在距离$d_{\infty }$下满足局部李普希兹条件.
现在我们回到紧 $C^{2,1}$类光滑区域 ${\cal K}.$ 方法主要借助于文献[11]. 我们假设$\varepsilon _{0}>0$ 使得,存在一个函数 $ g\in C^{2,1}\left( {\Bbb R}^{n}\right) $ 满足 $$ \left\{ \begin{array}{ll} 0\leq g\leq 1,~~ & \mbox{在 }\ {\cal K},\\ 0<g,& \mbox{在 }\ {\cal K}\backslash {\cal K}_{\varepsilon _{0}},\\ g\equiv b_{{\cal K}},& \mbox{在 }\ {\cal K}_{\varepsilon _{0}}. \end{array} \right. $$ 现在定义 $$ \Psi \left( x_{t},A_{t}\right) =-\log \left( g\left( x_{t}\left( t\right) \right) \right) ,\forall x_{t}\in \Lambda _{{\mathop{\cal K}\limits^{\circ }}_{t}}. $$
引理3.2 假设(H1),(H2)和 (3.3) 式成立. 那么,存在一个正常数 $M>0,$ 使得
证 首先,我们给出一个下文将用到的估计. 注意到 $$ \frac{\partial }{\partial t}\Psi \left( x_{t},A_{t}\right) \equiv 0\ \mbox{ 和 }\ \Psi \left( x_{t},A_{t}\right) = \lim\limits_{\Lambda _{{\mathop{\cal K}\limits^{\circ }}_{t}}\ni y_{t} %\overset{d_{\infty }}{\rightarrow } \mathop{\longrightarrow }\limits^{d_{\infty }} x_{t}}\Psi \left( y_{t},A_{t}\right) =+\infty ,~ \forall x_{t}\in \Lambda _{\partial {\cal K}_{t}}. $$ 接下来,经过简单计算,我们有 \begin{eqnarray*} {\cal L}_{\left( \chi _{t},A_{t}\right) }\Psi \left( \chi _{t},A_{t}\right) &=&\frac{1}{g^{2}\left( \chi _{t}\left( t\right) \right) } \left\vert \sigma ^{\ast }\left( \chi _{t}\right) D_{x}g\left( \chi _{t}\left( t\right) \right) \right\vert ^{2} \\ &&-\frac{1}{g\left( \chi _{t}\left( t\right) \right) }{\cal L}_{\left( \chi _{t},A_{t}\right) }g\left( \chi _{t}\left( t\right) \right) ,~~ \chi _{t}\in \Lambda _{ {\cal K}_{t}}. \end{eqnarray*} 我们强调,对于任意的 $\chi _{t}\in \Lambda _{\mathop{\cal K}\limits^{\circ } _{t}},$
注3.2 在命题3.1中,估计 (3.14) 和 (3.16) 表明初始条件 $\chi _{t}$ 必须选自空间 $D\left( \left[0,t\right] ,{\cal K}\right) $.
类似于文献[11],我们现在给出定理3.1的证明.
证 我们首先考虑 (i)$\Rightarrow $(ii). 由命题 3.1,第一个陈述成立. 接下来,我们证明 (ii)$\Rightarrow $(iii). 对于停时$\tau _{Q_{i}}\left( \chi _{t}\right) $ 其中 $\left\{ Q_{i}\right\} $ 是$ C^{2,1}$类紧集序列满足 (3.2)式. 应用泛函伊藤公式 (命题 2.1) 我们可得,对于所有的 $\chi _{t}\in \Lambda _{Q_{i,t}}$ 和 $0\leq t\leq s,$
接下来,我们证明 (iii)$\Rightarrow $(i). 假设 $\mathop{\cal K}\limits^{\circ }$ 是具有生存性的,固定 $\chi \in \Lambda _{{\cal K}_{t}}$. 令 $\left\{ \chi _{t,k}\right\} $ 是$\Lambda _{{\mathop{\cal K}\limits^{\circ }}_{t}}$中 一序列, 使得 $\chi _{t,k} \mathop{\longrightarrow }\limits^{ \|\cdot\|} % \overset{\left\Vert \cdot\right\Vert }{\rightarrow } \chi _{t}$,基于 ${\cal K}$ 与$\mathop{\cal K}\limits^{\circ }$ 的闭包重合. 那么我们有 $X^{\chi _{t,k}}\left( s\right) \in {\cal K}$,对于 $s\geq t$,$P$ -几乎必然. 对于所有 $s\geq t,$ 注意到 $ X^{\chi _{t,k}}\left( s\right) \rightarrow X^{\chi _{t}}\left( s\right) ,$ $ P $ -几乎必然. 我们推出 \begin{eqnarray*} X^{\chi _{t}}\left( s\right) \in {\cal K},~ \mbox{$P$ -几乎必然,对于 } s\geq t. \end{eqnarray*} 从点$\chi _{t}$ 在 $\Lambda _{{\cal K}_{t}}$中的任意性,我们证得结果.
注3.3 如果我们假设 $t=0,$ $\chi \left( 0\right) =x,$ $k\left( \gamma _{s}\right) =k\left( \gamma _{s}\left( s\right) \right),$ 其中$\gamma \in \Lambda ,$ $x\in {\cal K},$ $s\in \left[0,+\infty \right) ,$ 而分别地,$k=\mu$或$ \sigma.$ 那么我们推广了文献[11,定理 3.2].