Статья
Linear trend exclusion for models defined with stochastic differential and difference equations
Рассматриваются диффузионный процесс и его аппроксимация цепью Маркова, тренды которых содержат нелинейную неограниченную компоненту. Обычный метод параметрикса неприменим из-за неограниченности тренда. Описана процедура, позволяющая исключать нелинейно растущий тренд и переходить к стохастическому дифференциальному уравнению с ограниченными коэффициентами сноса и диффузии. Аналогичная процедура рассмотрена для цепи Маркова.
We strengthen the convergence result in our paper, ibid. 5, No. 6, 1059-1098 (1999; Zbl 0983.62049), proving the local asymptotic mixed normality property in one of the 11 cases considered in that paper.
В данной работе рассматриваются стохастические численные методы типа Рунге–Кутты с слабой и сильной сходимостями для систем стохастических дифференциальных уравне- ний в форме Ито. Дается краткий обзор основных стохастических численных методов и сведений из теории стохастических дифференциальных уравнений. Далее излагается и мотивируется подход к реализации данных методов с помощью генерации исходно- го кода. Обсуждаются детали реализации и используемые языки программирования и библиотеки.
В основе настоящего учебного пособия лежит специальный курс по выбору студента, прочитанный автором на механико - математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова в 2010-2012 учебных годах. Пособие знакомит читателя с методом параметрикса и его дискретным аналогом, развитым в самое последнее время автором пособия и его коллегами-соавторами. Оно объединяет воедино материал, который ранее содержался только в ряде журнальных статей. Не стремясь к максимальной общности изложения, автор ставил целью продемонстрировать возможности метода при доказательстве локальных предельных теорем о сходимости марковских цепей к диффузионному процессу и при получении двусторонних оценок типа Аронсона для некоторых вырожденных диффузий.
Статьи данного сборника написаны на основе докладов, сделанных в 2011 г. на социологическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова на заседании XIV Междисциплинарного ежегодного научного семинара "Математическое моделирование социальных процессов" им. Героя Социалистического труда академика А.А. Самарского.
Издание предназначено для научных сотрудников, преподавателей, учащихся вузов и научных учреждений РАН, интересующихся проблемами, разработкой и внедрением методологии математического моделирования социальных процессов.
Эта публикация представляет собой сборник отдельных статей "Третьей Международной конференции по динамике информационных систем», которая состоялась в университете Флориды, 16-18 февраля 2011 года. Цель данной конференции заключалась в том, чтобы собрать вместе ученых и инженеров из промышленности, правительства и научных кругов, чтобы они смогли обменяться новыми открытиями и результатами в вопросах, имеющих отношение к теории и практике динамики информационных систем. Динамика информационных систем: математическое открытие представляет собой современное исследование и предназначается студентам – аспирантам и исследователям, которые интересуются самыми последними открытиями в информационной теории и динамичных системах. Ученые других дисциплин могут также получить пользу от применения новых разработок в своих областях исследований.