28CHAPITRE 2. INTRODUCTION À L’ANALYSE STOCHASTIQUE SUR LESVARIÉTÉSOn peut utiliser le théorème de Whitney : existence d’un plongement de la variétéM de dimension n dans un R k avec k ≥ 2n + 1 ou bien le théorème de Nash quigarantit l’existence d’un plongement isométrique dans R k avec k ≥ n 2 + 5n + 3quand M est munie d’une structure Riemmanienne. Ces plongements permettent,après extension à l’espace ambiant des champs de vecteurs, de garantir l’existencede solutions de cette EDS sur M [IW89], [Elw88],[Hsu02]. Dans ces ouvrages, il ya aussi un bon nombre d’exemples et d’applications remarquables de ces constructions(des résultats d’analyse, de géométrie Riemmanienne et de topologie).Les EDS envisagées dans ce cas dépendent de champs de vecteurs lisses. Deplus, il y a une notion de flot de difféomorphisme associé [IW89], [Elw88], [Kun90]dont nous reparlerons plus tard.2.2 Équation différentielle stochastique intrinsèqueDans le cadre rappelé plus tôt, c’est à dire celui de la geométrie d’ordre deux,il a été constuit deux notions de différentielle, DX et ∗dX où X est une semimartingalesur M, ne dépendant que de la structure différentielle de M. À la donnéed’une connexion sur M (ce qui est toujours possible) une autre différentielle a étéconsidérée : celle de Itô d Γ X. À ces trois différentielles sont associés trois typesd’équations différentielles stochastiques. Nous renvoyons à [Éme89] et [Éme90a]pour les définitions et les preuves.Les EDS présentées précédemment (2.1), font correspondre à une semimartingalede R m , où m est le nombre de champs de vecteurs sur M utilisés dans (2.1),une semimartingale sur M. De plus, Schwartz a montré que toute semimartingaleà valeurs dans M est solution d’une EDS de cette forme (en utilisant le plongementde Whitney, le nombre maximal de champs de vecteurs nécessaires correspond à ladimension minimale de plongement). Les EDS que nous allons considérer sont enun certain sens plus intrinsèques. Elles engloberont les précédentes et demanderontdans certains cas moins de régularité sur les “champs” qui pourront dépendre de tet ω. Elles transfèreront des équations différentielles ordinaires (EDO) entre deuxvariétés tandis que à priori, les précédentes transfèrent des (EDO) de R m dans M.Surtout les équations différentielles stochastiques intrinsèques donnent souvent desexpressions plus concises et rendent certaines relations plus claires.Soit M et N deux variétés différentielles et un espace probabilisé filtré (Ω, A, F t ,È)vérifiant les conditions usuelles de continuité à droite et de complétude.Définition 2.1 Un opérateur de Schwartz de M dans N est une famille(f(x, y)) (x,y)∈M×N où tous f(x, y) sont des morphismes de Schwartz de τ x M → τ y N(opérateur linéaire vérifiant des conditions de compatibilités c.f. page 85 [Éme89]),dépendant de manière lisse de (x, y). On notera SM(M, N) l’ensemble des opérateursde Schwartz de M à valeurs dans N.28
2. ÉQUATIONS DIFFÉRENTIELLES STOCHASTIQUES 29Définition 2.2 Soit X une semimartingale de M et f ∈ SM(M, N). Une solutionde :DY = f(X, Y )DX, (2.2)est une semimartingale à valeurs dans N telle que, pour tout codiffuseur Θ dansN (ou forme de second ordre), on ait :∫∫〈Θ, DY 〉 = 〈f ∗ (X, Y )Θ, DX〉, (2.3)où f ∗ (x, y) : τ ∗ x N → τ ∗ y M est l’adjoint de f(x, y) : τ xM → τ y N.Remarque : Pour une généralisation du théorème qui suit, avec une régularitémoindre sur f (localement Lipschitz) et une possible dépendance en t et ω (defaçon localement bornée et de manière prévisible), on peut se référer à [Éme90a].Théorème 2.1 Soit X une semimartingale de M, f ∈ SM(M, N) et Y 0 une variablealéatoire F 0 -mesurable à valeurs dans N. Il existe un temps d’arrêt prévisibleζ > 0 et une semimartingale Y à valeurs dans N définie sur l’intervalle stochastique[0, ζ[ telle que sa valeur initiale soit Y 0 et qui soit solution de (2.2). Cettesolution explose (sort de tout compact) au temps ζ sur l’événement ζ < ∞ (c’estl’analogue du temps d’explosion déterministe pour une EDO avec des coefficientslocalements Lipschitz). De plus cette solution est maximale : si (ζ ′ , Y ′ ) est uneautre solution de (2.2) dans le sens où ζ ′ est un temps d’arrêt prévisible et Y ′ estune solution de (2.2) de valeur initiale Y 0 définie sur [0, ζ[, alors ζ ′ ≤ ζ et Y ′ = Ysur [0, ζ ′ [ (p.s).Remarque : La preuve de ce théorème repose en grande partie sur celle des EDSdans R n et le théorème de Whitney. Si nous avons une sous variété N ′ de N et unopérateur de Schwartz dont l’image en chaque point est contenue dans τN ′ , alorsla solution de l’EDS correspondante sera dans N ′ , si sa condition initiale Y 0 estdans N ′ , i.e. respecte le même résultat que pour les EDO.Les EDS considérées précédemment sont d’ordre deux, DX étant vu comme un“codiffuseur”. Nous allons donner des EDS d’ordre un dépendant de la différentiellede Stratonovich ∗dX. Cela nous permettra de transférer les équations différentiellesdu premier ordre bien connues dans le cadre de la géométrie différentielle, à savoirles équations de transport parallèle le long d’une courbe, de développement etd’antidéveloppement de courbe (lorsque la variété sera munie d’une connexion).Définition 2.3 Un opérateur de Stratonovich sera une famille (e(x, y)) (x,y)∈M×N ,où e(x, y) sera une application linéaire de T x M dans T y N, qui dépend de manièrelisse de (x, y). L’opérateur e ∗ (x, y) : T ∗ y N → T ∗ x M sera l’opérateur dual de e(x, y),il aura la même régularité que e(x, y).29
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where Ut 3 is the horizontal lift o
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√πWe can choose ɛ, ɛ 2 such th
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We will now show that the coupling
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HenceWe get:√√ n∑1 − ɛI t
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