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倒向随机微分方程高精度数值方法

Abstract第1-10页
摘要第10-14页
1 Background第14-17页
   ·Backward stochastic differential equations第14-15页
   ·Nonlinear Feynman-Kac formula第15-17页
2 A Simple Review of Numerical methods for solving BSDEs第17-32页
   ·Four step scheme第18-20页
   ·Delarue and Menozzi's method第20-22页
   ·Binomial random walk method第22-25页
     ·Scheme 1第23-24页
     ·Scheme 2第24-25页
   ·Quantization method第25-27页
   ·Least-squares regression method第27-29页
   ·θ-Scheme第29-32页
3 Multi-Step Scheme for solving BSDEs第32-49页
   ·Preliminaries第32-33页
   ·Reference Equations for the Multi-step Scheme第33-38页
     ·The case of m = d = 1第34-36页
     ·The general case第36-38页
   ·A Stable Multi-step Discretization Scheme第38-42页
     ·The semi-discrete scheme第38-40页
     ·The fully discrete scheme第40-42页
   ·Error Estimates of the Multi-step Semi-discrete Scheme第42-49页
4 An efficient Scheme by Using Gauss-Hermite Process第49-64页
   ·Some properties of the time-space domain第49-51页
   ·Gauss-Hermite process第51-54页
   ·An Efficient scheme for solving BSDEs第54-56页
   ·Error Estimates of the Efficient Scheme第56-62页
   ·Parallelization第62-64页
5 Numerical Experiments第64-83页
   ·The effectiveness of the multi-step scheme第65-74页
     ·Example 1: a BSDE with f(t,y_t) being independent of z_t第65-67页
     ·Example 2: a BSDE with nonlinear f(t,y_t, z_t)第67-68页
     ·Example 3: a BSDE with two independent Brownian motions第68-69页
     ·Example 4: a BSDE with two equations第69-71页
     ·Example 5: the BSDE derived from Black-Scholes Equation第71-74页
   ·The effectiveness and efficiency of the scheme by using Gauss-Hermite process第74-81页
     ·Gauss-Hermite process v.s. Gauss-Hermite quadrature rule第74-78页
     ·Gauss-Hermite process v.s. multinomial trees第78-81页
   ·Parallelization Performance第81-83页
Bibliography第83-88页
CURRICULUM VITAE第88-89页
致谢第89-90页
学位论文评阅及答辩情况表第90页

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