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Analytical and numerical methods for stochastic differential equations /

by Randone, Francesca (Ciccia) [aut]; Romano, Vittorio [ths]; Morandi, Omar [opn].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: Catania : Scuola Superiore di Catania, 2018Description: 95 p. : ill. ; 25 cm.Subject(s): Stochastic differential equations -- Numerical solutions
Contents:
Itô stochastic integral and Itô stochastic differential calculus -- Stratonovich stochastic integral -- Numerical methods for ODEs -- Stochastic Taylor expansion -- Numerical methods for SDEs -- Numerical examples -- Appendices : Matlab code.
Dissertation note: Tesi di diploma di 1° livello per la Classe delle Scienze Sperimentali Diploma di 1° livello Scuola Superiore di Catania, Catania, Italy 2018 A.A. 2017/2018 Abstract: Il calcolo differenziale stocastico costituisce un importante strumento di modellizzazione e analisi di sistemi in cui entrano in gioco quantità o interazioni probabilistiche. Le sue applicazioni sono ampie e coprono i campi più disparati: dalla fisica, alla biologia, alla finanza. La tesi si propone di fornire un'introduzione al calcolo differenziale stocastico, sintetizzando i principali aspetti teorici, numerici e implementativi. In particolare vengono riportati i principali risultati teorici nei casi delle due modellizzazioni parallele di Itô e Stratonovich, che vengono poi utilizzati per derivare e implementare schemi numerici di vario ordine.
List(s) this item appears in: Tesi di Laurea, Diploma, Dottorato, Master
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Location Call number Status Date due
Sala B : Armadio Tesi THS_2018 519.22 R195 (Browse shelf) Available

Tesi di diploma di 1° livello per la Classe delle Scienze Sperimentali Diploma di 1° livello Scuola Superiore di Catania, Catania, Italy 2018 A.A. 2017/2018

Includes bibliographical references (p. 95).

Itô stochastic integral and Itô stochastic differential calculus -- Stratonovich stochastic integral -- Numerical methods for ODEs -- Stochastic Taylor expansion -- Numerical methods for SDEs -- Numerical examples -- Appendices : Matlab code.

Tesi discussa il 04/12/2018.

Il calcolo differenziale stocastico costituisce un importante strumento di modellizzazione e analisi di sistemi in cui entrano in gioco quantità o interazioni probabilistiche. Le sue applicazioni sono ampie e coprono i campi più disparati: dalla fisica, alla biologia, alla finanza. La tesi si propone di fornire un'introduzione al calcolo differenziale stocastico, sintetizzando i principali aspetti teorici, numerici e implementativi. In particolare vengono riportati i principali risultati teorici nei casi delle due modellizzazioni parallele di Itô e Stratonovich, che vengono poi utilizzati per derivare e implementare schemi numerici di vario ordine.

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