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随机偏微分方程的中偏差及应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 主要研究内容和创新点第10-13页
        1.1.1 主要研究内容第10-11页
        1.1.2 创新点第11-13页
第2章 大偏差及其应用第13-23页
    2.1 大偏差原理第13-19页
        2.1.1 大偏差的来源第13-14页
        2.1.2 大偏差的基本概念第14页
        2.1.3 带有小扰动的随机动力系统大偏差第14-16页
        2.1.4 Laplace原理和弱收敛判别准则第16-18页
        2.1.5 中偏差的弱收敛判别方法第18-19页
    2.2 大偏差在数理金融中的应用第19-23页
        2.2.1 通过Girsanov变换得到重要性抽样第19-20页
        2.2.2 通过Freidlin-Wentzell理论进行期权定价逼近第20-23页
第3章 正扩散过程的中心极限定理和中偏差原理第23-33页
    3.1 研究背景及现状第23-25页
    3.2 简化成整体Lipschitz条件情形第25-27页
    3.3 中心极限定理第27-30页
    3.4 中偏差原理第30-33页
第4章 Volterra方程的中偏差原理第33-43页
    4.1 研究背景及现状第33-34页
    4.2 大偏差原理第34-35页
    4.3 中偏差原理第35-40页
        4.3.1 骨架方程第35-37页
        4.3.2 中偏差原理第37-40页
    4.4 分数布朗运动驱动的随机微分方程第40-43页
第5章 空间相关噪声驱动的随机热方程的中偏差第43-65页
    5.1 研究背景及现状第43-46页
    5.2 主要结果第46-49页
    5.3 解的收敛性第49-52页
    5.4 主要定理的证明第52-60页
        5.4.1 定理5.2的证明第52-55页
        5.4.2 定理5.3的证明第55-60页
    5.5 附录第60-65页
第6章 空间相关噪声驱动的分数阶随机热方程的中偏差第65-89页
    6.1 研究背景及现状第65-67页
    6.2 背景知识第67-71页
        6.2.1 算子第67-68页
        6.2.2 噪声F第68-70页
        6.2.3 存在唯一性和Holder正则性第70-71页
    6.3 骨架方程第71-77页
    6.4 中偏差原理第77-85页
        6.4.1 大偏差原理第77页
        6.4.2 主要定理第77-78页
        6.4.3 定理6.3的证明第78-85页
    6.5 附录第85-89页
参考文献第89-95页
致谢第95-97页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第97页

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