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泛函正倒向随机微分方程理论和G-期望下的最优化

目录第1-7页
CONTENTS第7-9页
摘要第9-16页
Abstract第16-26页
符号说明第26-27页
第一章 泛函正倒向随机微分方程和最优控制问题第27-99页
   ·完全耦合的泛函正倒向随机微分方程第27-37页
     ·符号简介第27-30页
     ·完全耦合的泛函正倒向随机微分方程的解第30-37页
   ·非马尔科夫完全耦合的正倒向随机微分方程和路径依赖的偏微分方程的经典解第37-58页
     ·预备知识第37-39页
     ·正则性第39-56页
     ·相关的路径依赖的正倒向随机微分方程第56-58页
   ·路径依赖的HJB方程和相关的泛函随机微分方程控制问题第58-69页
     ·符号简介第58-60页
     ·动态规划原理第60-64页
     ·路径依赖HJB方程第64-69页
   ·弱Frechet导数和泛函伊藤公式第69-77页
     ·变化区间连续函数空间的弱Frechet导数第69-70页
     ·变化区间连续函数空间的弱Frechet导数下的伊藤公式第70-73页
     ·Dupire导数和弱Frechet导数的关系第73-77页
   ·全非线性二阶偏微分方程的粘性解和最优控制问题:带记忆的随机泛函微分方程第77-99页
     ·固定区间连续函数空间的弱Frechet导数第77-78页
     ·固定区间连续函数空间的弱Frechet导数下的伊藤公式第78-81页
     ·随机最优控制问题第81-83页
     ·动态规划原理和路径依赖的HJB方程第83-85页
     ·粘性解的存在唯一性第85-99页
第二章 G-热方程的数值计算和G-期望下的随机递归最优控制问题第99-131页
   ·G-热方程的数值计算和在金融中的应用第99-112页
     ·预备知识第99-100页
     ·G-热方程的粘性解第100-102页
     ·数值算例第102-103页
     ·数值分析第103-110页
     ·G-期望在金融中的应用第110-112页
   ·G-期望下递归效用最优控制问题第112-131页
     ·预备知识第112-117页
     ·动态规划原理第117-126页
     ·HJB方程的粘性解第126-131页
第三章 有限时间有限状态随机过程的Girsanov变换以及在资产组合定价中的应用第131-139页
   ·有限时间有限状态下随机过程的Girsanov变换第131-137页
     ·预备知识第131-132页
     ·推广的Girsanov变换第132-137页
   ·离散框架下资产组合定价第137-139页
参考文献第139-149页
致谢第149-151页
博士期间的学术论文第151-152页
学位论文评阅及答辩情况表第152页

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