Numerische Lösung stochastischer Differentialgleichungen (SDE)
Effiziente Implementierung des stochastischen Taylor-Verfahrens zur Approximation von Lösungen mehrdimensionalen SDE
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Der Indeterminismus vieler Probleme der Natur- und Wirtschaftswissenschaften wird in vielen Fällen Mittels stochastischen Differentialgleichungen (SDE) modelliert und analysiert worden. Weil man solche Gleichungen nicht immer exakt lösen könnte, ist die Notwendigkeit der Durchführung numerischer Verfahren. Im Gegensatz zum klassischen und Ordnung eins Euler Verfahren, hat das stochastische Verfahren Ordnung 0,5. In dieser Arbeit handel es sich um eine Effiziente Implementierung von Milstein Verfahren (Ordnung eins) zur Simulation von Systemen stochastischer Differentialgleichungen, die die...
Der Indeterminismus vieler Probleme der Natur- und Wirtschaftswissenschaften wird in vielen Fällen Mittels stochastischen Differentialgleichungen (SDE) modelliert und analysiert worden. Weil man solche Gleichungen nicht immer exakt lösen könnte, ist die Notwendigkeit der Durchführung numerischer Verfahren. Im Gegensatz zum klassischen und Ordnung eins Euler Verfahren, hat das stochastische Verfahren Ordnung 0,5. In dieser Arbeit handel es sich um eine Effiziente Implementierung von Milstein Verfahren (Ordnung eins) zur Simulation von Systemen stochastischer Differentialgleichungen, die die Approximation des doppelfachen Itô Integrales verlangt.
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