Subcritical Gaussian multiplicative chaos in the Wiener space: construction, moments and volume decay

Type: Article

Publication Date: 2024-04-02

Citations: 0

DOI: https://doi.org/10.1007/s00440-024-01271-7

Abstract

Abstract We construct and study properties of an infinite dimensional analog of Kahane’s theory of Gaussian multiplicative chaos (Kahane in Ann Sci Math Quebec 9(2):105-150, 1985). Namely, if $$H_T(\omega )$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>H</mml:mi> <mml:mi>T</mml:mi> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> is a random field defined w.r.t. space-time white noise $$\dot{B}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mover> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mo>˙</mml:mo> </mml:mover> </mml:math> and integrated w.r.t. Brownian paths in $$d\ge 3$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:mo>≥</mml:mo> <mml:mn>3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> , we consider the renormalized exponential $$\mu _{\gamma ,T}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>γ</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> , weighted w.r.t. the Wiener measure $$\mathbb {P}_0(\textrm{d}\omega )$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> . We construct the almost sure limit $$\mu _\gamma = \lim _{T\rightarrow \infty } \mu _{\gamma ,T}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msub> <mml:mo>lim</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>T</mml:mi> <mml:mo>→</mml:mo> <mml:mi>∞</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>γ</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> in the entire weak disorder (subcritical) regime and call it subcritical GMC on the Wiener space . We show that $$\begin{aligned} \mu _\gamma \Big \{\omega : \lim _{T\rightarrow \infty } \frac{H_T(\omega )}{T(\phi \star \phi )(0)} \ne \gamma \Big \}=0 \qquad \text{ almost } \text{ surely, } \end{aligned}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mtable> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>{</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:munder> <mml:mo>lim</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>T</mml:mi> <mml:mo>→</mml:mo> <mml:mi>∞</mml:mi> </mml:mrow> </mml:munder> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>H</mml:mi> <mml:mi>T</mml:mi> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>T</mml:mi> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>ϕ</mml:mi> <mml:mo>⋆</mml:mo> <mml:mi>ϕ</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo>≠</mml:mo> <mml:mi>γ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>}</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mspace /> <mml:mspace /> <mml:mtext>almost</mml:mtext> <mml:mspace /> <mml:mspace /> <mml:mtext>surely,</mml:mtext> <mml:mspace /> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:math> meaning that $$\mu _\gamma $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> is supported almost surely only on $$\gamma $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:math> - thick paths , and consequently, the normalized version is singular w.r.t. the Wiener measure. We then characterize uniquely the limit $$\mu _\gamma $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> w.r.t. the mollification scheme $$\phi $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>ϕ</mml:mi> </mml:math> in the sense of Shamov (J Funct Anal 270:3224–3261, 2016) – we show that the law of $$\dot{B}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mover> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mo>˙</mml:mo> </mml:mover> </mml:math> under the random rooted measure $$\mathbb Q_{\mu _\gamma }(\textrm{d}\dot{B}\textrm{d}\omega )= \mu _\gamma (\textrm{d}\omega ,\dot{B})P(\textrm{d}\dot{B})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mover> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mo>˙</mml:mo> </mml:mover> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mover> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mo>˙</mml:mo> </mml:mover> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mover> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mo>˙</mml:mo> </mml:mover> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> is the same as the law of the distribution $$f\mapsto \dot{B}(f)+ \gamma \int _0^\infty \int _{\mathbb {R}^d} f(s,y) \phi (\omega _s-y) \textrm{d}s \textrm{d}y$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mo>↦</mml:mo> <mml:mover> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mo>˙</mml:mo> </mml:mover> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mi>γ</mml:mi> <mml:msubsup> <mml:mo>∫</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mi>∞</mml:mi> </mml:msubsup> <mml:msub> <mml:mo>∫</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mi>d</mml:mi> </mml:msup> </mml:msub> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>s</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>y</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mi>ϕ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mi>s</mml:mi> </mml:msub> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mi>y</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mi>s</mml:mi> <mml:mtext>d</mml:mtext> <mml:mi>y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> under $$P \otimes \mathbb {P}_0$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:mo>⊗</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> . We then determine the fractal properties of the measure around $$\gamma $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:math> -thick paths: $$-C_2 \le \liminf _{\varepsilon \downarrow 0} \varepsilon ^2 \log {\widehat{\mu }}_\gamma (\Vert \omega \Vert&lt; \varepsilon ) \le \limsup _{\varepsilon \downarrow 0}\sup _\eta \varepsilon ^2 \log {\widehat{\mu }}_\gamma (\Vert \omega -\eta \Vert &lt; \varepsilon ) \le -C_1$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>C</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> <mml:mo>≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mo>lim inf</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mo>↓</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msup> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> <mml:mo>log</mml:mo> <mml:msub> <mml:mover> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mo>^</mml:mo> </mml:mover> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mi>ω</mml:mi> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mo>&lt;</mml:mo> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mo>lim sup</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mo>↓</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mo>sup</mml:mo> <mml:mi>η</mml:mi> </mml:msub> <mml:msup> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> <mml:mo>log</mml:mo> <mml:msub> <mml:mover> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mo>^</mml:mo> </mml:mover> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mi>ω</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>η</mml:mi> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mo>&lt;</mml:mo> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>≤</mml:mo> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>C</mml:mi> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> w.r.t a weighted norm $$\Vert \cdot \Vert $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mo>·</mml:mo> <mml:mo>‖</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> . Here $$C_1&gt;0$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>C</mml:mi> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:msub> <mml:mo>&gt;</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> and $$C_2&lt;\infty $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>C</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> <mml:mo>&lt;</mml:mo> <mml:mi>∞</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> are the uniform upper (resp. pointwise lower) Hölder exponents which are explicit in the entire weak disorder regime. Moreover, they converge to the scaling exponent of the Wiener measure as the disorder approaches zero. Finally, we establish negative and $$L^p$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msup> </mml:math> ( $$p&gt;1$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mo>&gt;</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ) moments for the total mass of $$\mu _\gamma $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>μ</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> in the weak disorder regime.

Locations

  • Probability Theory and Related Fields - View - PDF

Similar Works

Action Title Year Authors
+ Subcritical Gaussian multiplicative chaos in the Wiener space: construction, moments and volume decay 2022 Rodrigo Bazaes
Isabel Lammers
Chiranjib Mukherjee
+ Renormalizing Gaussian multiplicative chaos in the Wiener space 2020 Yannic Bröker
Chiranjib Mukherjee
+ Geometry of the Gaussian multiplicative chaos in the Wiener space 2020 Yannic Bröker
Chiranjib Mukherjee
+ PDF Chat Critical Brownian multiplicative chaos 2021 Antoine Jégo
+ Gaussian multiplicative chaos on a ball 2024 Anna Talarczyk-Noble
Maciej Wiśniewolski
+ Geometry of the Gaussian multiplicative chaos in the Wiener space 2020 Yannic Bröker
Chiranjib Mukherjee
+ PDF Chat Gaussian multiplicative chaos and applications: A review 2014 Rémi Rhodes
Vincent Vargas
+ Gaussian multiplicative chaos and applications: a review 2013 Rémi Rhodes
Vincent Vargas
+ Gaussian multiplicative chaos and applications: a review 2013 Rémi Rhodes
Vincent Vargas
+ Negative moments for Gaussian multiplicative chaos on fractal sets 2018 Christophe Garban
Nina Holden
Avelio Sepúlveda
Xin Sun
+ Critical Gaussian Multiplicative Chaos revisited 2022 Hubert Lacoin
+ Negative moments for Gaussian multiplicative chaos on fractal sets 2018 Christophe Garban
Nina Holden
Avelio Sepúlveda
Xin Sun
+ Multiplicative chaos and the characteristic polynomial of the CUE: The 𝐿¹-phase 2020 Miika Nikula
Eero Saksman
Christian Webb
+ Gaussian multiplicative chaos through the lens of the 2D Gaussian free field 2017 Juhan Aru
+ Inverse of the Gaussian multiplicative chaos: an integration by parts formula 2023 Tomas Kojar
+ On Gaussian multiplicative chaos 2014 А. Г. Шамов
+ On Gaussian multiplicative chaos 2014 А. Г. Шамов
+ Critical Gaussian Multiplicative Chaos for singular measures 2023 Hubert Lacoin
+ Critical Gaussian multiplicative chaos: a review 2021 Ellen Powell
+ Critical Gaussian multiplicative chaos: a review 2020 Ellen Powell

Works That Cite This (0)

Action Title Year Authors