MKZR:Stochastyczne równania różniczkowe

Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW

(Różnice między wersjami)
(Proces Wienera)
(Proces Wienera)
Linia 23: Linia 23:
: <math>\Delta W(t) = W(t+\Delta t) - W(t) \;</math>
: <math>\Delta W(t) = W(t+\Delta t) - W(t) \;</math>
-
i <xr id="eqn:11.12b-equation">wzór (%i</xr>) ma postać  
+
i wzór ma postać  
   
   
-
<equation id="eqn:11.16-equation">
+
 
<math>\langle [\Delta W(t)]^2 \rangle = \langle [W(t+\Delta t) - W(t)[^2 \rangle = 2D \Delta t </math>
<math>\langle [\Delta W(t)]^2 \rangle = \langle [W(t+\Delta t) - W(t)[^2 \rangle = 2D \Delta t </math>
-
  </equation>
 
=== 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 19:30, 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

Oznacza to, że realizacja staje się funkcją ciągłą (wysokość skoków dąży do zera), ale jednocześnie nigdzie nie jest różniczkowalna (liczba skoków dąży do nieskończoności).

Przyrost \(W(t_2) - W(t_1)\) jest zmienna losową gaussowską o zerowej wartości średniej i wariancji \( = 2D(t_2 - t_1) \). Więc jego rozkład prawdopodobieństwa ma postać

\(\Delta W(t) = W(t+\Delta t) - W(t) \;\)

i wzór ma postać


\(\langle [\Delta W(t)]^2 \rangle = \langle [W(t+\Delta t) - W(t)[^2 \rangle = 2D \Delta t \)

Schemat Eulera dla równania z szumem addytywnym

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