MKZR:Stochastyczne równania różniczkowe

Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW

(Różnice między wersjami)
(Schemat Eulera dla równania z szumem addytywnym)
(Stochastyczne równania różniczkowe)
Linia 7: Linia 7:
gdzie F i G to dowolne funkcje, a <math>\Gamma(t)</math> jest procesem losowym.
gdzie F i G to dowolne funkcje, a <math>\Gamma(t)</math> jest procesem losowym.
W przypadku gdy rozpatrujemy biały szum Gaussowski to należy zwrócic szczególną uwagę na [[PIZL:Stochastyczne_równania_różniczkowe#Dylemat_Stratonowicza-Ito|dylemat Stratonowicza-Ito]].
W przypadku gdy rozpatrujemy biały szum Gaussowski to należy zwrócic szczególną uwagę na [[PIZL:Stochastyczne_równania_różniczkowe#Dylemat_Stratonowicza-Ito|dylemat Stratonowicza-Ito]].
 +
<math>dX(t)= F(X(t), t)dt + G(X(t), t) dW(t)\;</math>
<math>dX(t)= F(X(t), t)dt + G(X(t), t) dW(t)\;</math>
 +
 +
 +
 +
=== Proces Wienera ===
 +
 +
 +
=== Schemat Eulera dla równania z szumem addytywnym ===
=== Schemat Eulera dla równania z szumem addytywnym ===
Najprostszą metodą aproksymacji numerycznej równania stochastycznego jest podobnie jak w przypadku równań różniczkowych zwyczajnych - schemat Eulera.
Najprostszą metodą aproksymacji numerycznej równania stochastycznego jest podobnie jak w przypadku równań różniczkowych zwyczajnych - schemat Eulera.

Wersja z 19:28, 14 kwi 2010

Stochastyczne równania różniczkowe

W tym rozdziale zostaną opisane metody numeryczne, które służa do rozwiązywania stochastycznych równań różniczkowych typu:

\(\frac{dX(t)}{dt} = F(X(t), t) + G(X(t), t)\Gamma(t)\)

gdzie F i G to dowolne funkcje, a \(\Gamma(t)\) jest procesem losowym. W przypadku gdy rozpatrujemy biały szum Gaussowski to należy zwrócic szczególną uwagę na dylemat Stratonowicza-Ito.



\(dX(t)= F(X(t), t)dt + G(X(t), t) dW(t)\;\)


Proces Wienera

Schemat Eulera dla równania z szumem addytywnym

Najprostszą metodą aproksymacji numerycznej równania stochastycznego jest podobnie jak w przypadku równań różniczkowych zwyczajnych - schemat Eulera.