Large Deviations for Brownian Intersection Measures

We consider p independent Brownian motions in ℝd. We assume that p ≥ 2 and p(d- 2) < d. Let ℓt denote the intersection measure of the p paths by time t, i.e., the random measure on ℝd that assigns to any measurable set A ⊂ ℝd the amount of intersection local time of the motions spent in A by time t. Earlier results of Chen derived the logarithmic asymptotics of the upper tails of the total mass ℓt(ℝd) as t →∞. In this paper, we derive a large-deviation principle for the normalised intersection measure t-pℓt on the set of positive measures on some open bounded set B ⊂ ℝd as t →∞ before exiting B. The rate function is explicit and gives some rigorous meaning, in this asymptotic regime, to the understanding that the intersection measure is the pointwise product of the densities of the normalised occupation times measures of the p motions. Our proof makes the classical Donsker-Varadhan principle for the latter applicable to the intersection measure. A second version of our principle is proved for the motions observed until the individual exit times from B, conditional on a large total mass in some compact set U ⊂ B. This extends earlier studies on the intersection measure by König and Mörters

Capacity of the range of random walk: The law of the iterated logarithm

We establish both the $\limsup$ and the $\liminf$ law of the iterated logarithm LIL, for the capacity of the range of a simple random walk in any dimension $d\ge 3$. While for $d \ge 4$, the order of growth in $n$ of such LIL at dimension $d$ matches that for the volume of the random walk range in dimension $d-2$, somewhat surprisingly this correspondence breaks down for the capacity of the range at $d=3$. We further establish such LIL for the Brownian capacity of a $3$-dimensional Brownian sample path and novel, sharp moderate deviations bounds for the capacity of the range of a $4$-dimensional simple random walk

Stochastic quantization of the three-dimensional polymer measure via the Dirichlet form method

We prove that there exists a diffusion process whose invariant measure is the three dimensional polymer measure $\nu_\lambda$ for small $\lambda>0$. We follow in part a previous incomplete unpublished work of the first named author with M. R\"ockner and X.Y. Zhou. For the construction of $\nu_\lambda$ we rely on previous work by J. Westwater, E. Bolthausen and X.Y. Zhou. Using $\nu_\lambda$, the diffusion is constructed by means of the theory of Dirichlet forms on infinite-dimensional state spaces. The closability of the appropriate pre-Dirichlet form which is of gradient type is proven, by using a general closability result in [AR89a]. This result does not require an integration by parts formula (which does not even hold for the two-dimensional polymer measure $\nu_\lambda$) but requires the quasi-invariance of $\nu_\lambda$ along a basis of vectors in the classical Cameron-Martin space such that the Radon-Nikodym derivatives have versions which form a continuous process.Comment: 87 pages, 8 figure

Asymptotische Resultate über Lokalzeiten von Irrfahrten im Zd

Gegenstand der vorliegenden Dissertation ist das Verhalten sogenannter Selbstüberschneidungslokalzeiten $\\|\\ell_t\\|_p^p$ einer zeitstetigen Irrfahrt $(S_r)_r$ auf dem $d$-dimensionalen Gitter $\\Z^d$. Dabei ist für $p>1$ die Funktion $\\ell_t$ definiert durch $$\\ell_t(z):=\\int_{0}^{t}\\1_{\\{S_r=z\\}}\\,\\d r\\nonumber$$ und bezeichnet die Aufenthaltsdauer der Irrfahrt bis zum Zeitpunkt $t\\in(0,\\infty)$ im Punkt $z\\in\\Z^d$. Ziel ist es, ein Prinzip großer Abweichungen zu entwickeln, d.h. das Hauptaugenmerk liegt auf dem asymptotischen Verhalten der Wahrscheinlichkeit, dass die Selbstüberschneidungslokalzeiten von ihrem Erwartungswert in erheblichem Maße nach oben abweichen. Mit anderen Worten; es soll das asymptotische Verhalten von $$\\log\\P(\\|\\ell_t\\|_p^p\\geq r^p_t)$$ genau bestimmt werden, wobei $r_t^p\\in(0,\\infty)$ schneller als der Erwartungswert $\\E[\\|\\ell_t\\|_p^p]$ gegen unendlich streben soll. Dieses Verhalten kann dabei durch $t$, $r_t$ und eine gewisse Variationsformel beschrieben werden. Es wird sich herausstellen, dass es zwei Fälle zu betrachten gilt, in denen sich das probabilistisch beste Verhalten stark unterscheidet; die genaue Position des Phasenübergangs hängt dabei von den Parametern $p$ und $d$ ab. Im Vorgriff auf die Resultate kann man festhalten, dass die nötigen Selbstüberschneidungen in kleinen Dimensionen (im sogenannten subkritischen Fall) über einen großen Bereich erfolgen, aufgrund dessen bei der mathematischen Modellierung eine Reskalierung erforderlich ist. In hohen Dimensionen (dem sogenannten superkritischen Fall) ist dies nicht nötig, da die erforderlichen Selbstüberschneidungen innerhalb eines begrenzten Intervalles erfolgen. Das Interesse an der Untersuchung entstand unter anderem aus der Verbindung zu Modellen der statistischen Mechanik (parabolisches Anderson Modell) und zur Variationsanalysis. In der Vergangenheit wurde eine Vielzahl an Methoden benutzt, um dieses Problem zu lösen. In der vorliegenden Dissertation soll die sogenannte Momentenmethode bestmöglich ausgereizt werden und es wird gezeigt, welche Ergebnisse damit möglich sind