We study $L^p$-strong convergence for coupled stochastic differential equations (SDEs) driven by Lévy noise with non-Lipschitz coefficients. Utilizing Khasminkii’s time discretization technique, the Kunita’s first inequality and Bihari’s inequality, we show that the slow solution processes converge strongly in $L^p$ to the solution of the corresponding averaged equation.

中文翻译：

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上 ${\mathrm{大号}}^p$非Lipschitz慢速系统具有Lévy噪声的平均原理的强收敛

我们学习 ${\mathrm{大号}}^p$非Lipschitz系数的Lévy噪声驱动的耦合随机微分方程（SDE）的强收敛性。利用Khasminkii的时间离散技术，Kunita的第一个不等式和Bihari的不等式，我们证明了慢解过程在${\mathrm{大号}}^p$ 对应的平均方程的解。