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现代数据译丛19:随机微分方程导论与应用(第六版)

资料类别:数学书籍

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资料语言:中文

更新时间:2021-07-02 11:00:31



推荐标签: 数据 应用 现代 译丛 微分方程 随机 导论 第六版

内容简介

现代数据译丛19:随机微分方程导论与应用(第六版)
作者:(挪)厄克森达尔 著
出版时间:2012年版
内容简介
  《现代数据译丛19:随机微分方程导论与应用(第6版)》的主要内容包括It积分和鞅表示定理、随机微分方程、滤波问题、扩散理论的基本性质和其他的论题、在边界值问题中的应用、在最优停时方面的应用、在随机控制领域中的应用及数理金融中的应用。《现代数据译丛19:随机微分方程导论与应用(第6版)》可供理工和金融管理类的高年级本科生及研究生阅读,也可作为数学系高年级本科生及研究生的教材或科研工作者的参考用书。
目录
第6版第4次印刷前言
第6版第3次印刷前言
第6版前言
第5版校正印刷前言
第5版前言
第4版前言
第3版前言
第2版前言
第1版前言
第1章 导言
1.1 典型微分方程的随机模拟
1.2 滤波问题
1.3 确定性边界值问题的随机方法
1.4 最优停时
1.5 随机控制
1.6 数理金融学
第2章 数学基础
2.1 概率空间, 随机变量和随机过程
2.2 一个重要例子:布朗运动
练习
第3章 It?积分
3.1 It?积分的构造
3.2 It?积分的性质
3.3 It?积分的扩张
练习
第4章 It?公式和鞅表示定理
4.1 1 维It?公式
4.2 多维的It?公式
4.3 鞅表示定理
练习
第5章 随机微分方程
5.1 例子和某些求解方法
5.2 存在唯一性
5.3 弱解和强解
练习
第6章 滤波问题
6.1 引言
6.2 1 维的线性滤波问题
6.3 高维线性滤波问题
练习
第7章 扩散过程:基本性质
7.1 Markov性
7.2 强Markov性
7.3 It?扩散的生成元
7.4 Dynkin公式
7.5 特征算子
练习
第8章 扩散理论的其他论题
8.1 Kolmogorov后向方程, 预解式
8.2 Feynman-Kac公式, 消灭
8.3 鞅问题
8.4 It?过程什么时候是扩散过程
8.5 随机时变
8.6 Girsanov定理
练习
第9章 在边界值问题中的应用
9.1 组合Dirichlet-Poisson问题, 唯一性
9.2 Dirichlet问题, 正则点
9.3 Poisson问题
练习
第10章 在最优停时方面的应用
10.1 时齐情形
10.2 非时齐的情形
10.3 含积分的最优停时问题
10.4 与变分不等式的联系
练习
第11章 在随机控制方面的应用
11.1 问题的陈述
11.2 Hamilton-Jacobi-Bellman方程
11.3 带终端条件的随机控制问题
练习
第12章 在数理金融学中的应用
12.1 市场, 证券组合和套利
12.2 可达性与完备性
12.3 期权定价
练习
附录A 正态随机变量
附录B 条件期望
附录C 一致可积性与鞅收敛
附录D 一个逼近结果
某些练习的附加提示和解答
参考文献
常用符号及记号
索引
《现代数学译丛》已出版书目
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