MKZR
Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW
(Różnice między wersjami)
(→Modelowanie: Armata) |
|||
Linia 17: | Linia 17: | ||
== Modelowanie: Armata == | == Modelowanie: Armata == | ||
Mamy: | Mamy: | ||
- | <math>\vec F = m \vec a</math> | + | :<math>\vec F = m \vec a</math> |
- | + | więc: | |
+ | :<math>\vec F = m \vec \ddot x</math> | ||
== Spis treści == | == Spis treści == |
Wersja z 21:01, 20 gru 2009
Spis treści |
Wstęp
Kurs przeznaczony dla studentów IV roku ekonofizyki.
Wymagania:
- znajomość języka programowania Matlab
- znajomość metod numerycznych na poziomie podstawowym
\( \int_0^\infty sin dx \)
Modelowanie: Armata
Mamy: \[\vec F = m \vec a\] więc: \[\vec F = m \vec \ddot x\]
Spis treści
- Liczby losowe
- Liczby losowe
- Numeryczne aspekty generacji warości losowych
- Generowanie liczb losowych o wybranych własnościach.
- Symulacje procesów losowych dyskretnych (szum dychotomiczny, proces Poissona) i ciągłych (ruch Browna, procesy stabilne).
- Symulacje skończenie wymiarowych układów dynamicznych jako deterministycznej granicy modeli stochastycznych.
- Symulacje równań i układów równań stochastycznych: dyskretyzacja czasu, stochastyczne rozwinięcie Taylora, aproksymacja słaba i mocna, metody bezpośrednie i pośrednie.
- Numeryczne badanie równań „master”.
- Zastosowania w modelowaniu zjawisk fizyki, biofizyki i socjofizyki układów złożonych.
- Przykładowe zastosowania w modelowaniu dynamiki instrumentów pochodnych stóp procentowych.
- Wizualizacja rozwiązań.
\(\frac{dx(t)}{dt}=-\frac{\gamma}{x(t)}, \quad x(0)=1 \)
Literatura
- A. Janicki, A. Izydorczyk “Komputerowe metody w modelowaniu stochastycznym” WNT
- P.L. Kloeden, E. Platen “Numerical solutions of stochastic differential equations” Springer
Marcin 18:30, 28 wrz 2009 (UTC)