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Harbin Institute of Technology

鞅与随机微分方程

Harbin Institute of Technology via XuetangX

Overview

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我们的《鞅与随机微分方程》通过对有随机分析三大基石之称的伊藤引理、鞅和随机积分所需的基础知识和他们的基本概念、基本理论和典型方法的简捷但系统的介绍,旨在为没有系统学习过概率论基础、随机过程特别是其中的连续鞅这种特殊的随机过程以及伊藤随机微积分,而又迫切希望快速掌握随机分析的基本知识和基础理论,以尽快就可以进行随机分析方面的理论和应用研究的科技工作者,提供一门随机分析方面的快捷入门课。

课程内容分为四个部分:概率论基础(第一、二、三章);鞅(第四、五章);随机积分(第六章);随机微分方程理论(第七、八、九章)。具体包括测度与积分、独立性、Radon-Nikodym定理和条件数学期望等概率论的基础知识;停时理论、离散鞅和连续鞅以及右连续类(DL)下鞅的Doob-Meyer分解定理等随机过程的基本内容;鞅和连续局部半鞅随机积分的一般理论以及Itô型随机微分方程的解的存在与唯一性、解的估计及稳定性等初步内容。

学习本课程只需要学习者具有初等概率论知识、微分方程和线性代数知识,而无需先修测度论的内容。




Syllabus

  • 第一章 鞅与随机微分方程绪论
    • 第二章 鞅与随机微分方程课程安排
      • 第三章 概率论基础
        • 3.1 广义测度
        • 3.2 条件期望
      • 第四章 随机过程
        • 4.1 随机过程的概念
        • 4.2 可料过程
        • 4.3 连续时间随机过程的停时
        • 4.4 离散时间随机过程的停时
        • 4.5 停时随机变量
        • 4.6 停时过程和截断过程
        • 4.7 Lp收敛
        • 4.8 随机变量族的一致可积
      • 第五章 鞅
        • 5.1 鞅、下鞅和上鞅
        • 5.2 鞅的凸理论
        • 5.3 离散时间的增过程和Doob分解
        • 5.4 鞅变换
        • 5.5 鞅的例子
        • 5.6 可选停时和可选采样
        • 5.7 极大极小不等式
        • 5.8 上穿和下穿不等式
        • 5.9 离散时间下鞅的收敛性
        • 5.10 连续时间下鞅的收敛性
        • 5.11 用一个最终元素封闭下鞅
        • 5.12 离散时间平方可积(L2)鞅
        • 5.13 一致可积下鞅的收敛性
        • 5.14 逆时间下鞅
        • 5.15 无界停时
        • 5.16 停时随机变量族的一致可积性
        • 5.17 右连续下鞅
        • 5.18 增过程
        • 5.19 连续类(DL)下鞅的Doob-Meyer分解
        • 5.20 正则下鞅
      • 第六章 随机积分
        • 6.1 右连续平方可积(L2)鞅空间
        • 6.2 局部有界变差过程
        • 6.3 右连续平方可积(L2)鞅的二次变差过程
        • 6.4 有界适应左连续简单过程关于L2鞅的随机积分
        • 6.5 可料过程关于L2鞅的随机积分
        • 6.6 截断被积函数和用停时停止积分
        • 6.7 独立增量过程
        • 6.8 Rd值Brownian运动
        • 6.9 一维Brownian运动
        • 6.10 关于Brownian运动的随机积分
        • 6.11 局部平方可积(L2)鞅和它们的二次变差
        • 6.12 随机积分对局部鞅的推广
        • 6.13 续局部半鞅和关于拟鞅的Itô公式
        • 6.14 关于拟鞅的随机积分
        • 6.15 指数拟鞅
        • 6.16 关于拟鞅的多维伊藤公式
        • 6.17 随机微分的空间
        • 6.18 Itô过程
        • 6.19 矩不等式
        • 6.20 Gronwall 型不等式
      • 第七章 tô型随机微分方程的一般理论
        • 7.1 问题介绍
        • 7.2 随机微分方程
        • 7.3 解的存在和唯一性定理
        • 7.4 解的LP -估计
        • 7.5 解的几乎处处渐近估计
        • 7.6 CARATHEODORY近似解
      • 第八章 线性随机微分方程
        • 8.1 线性随机微分方程简介
        • 8.2 随机Liouville(刘维尔)公式
        • 8.3 常数变易公式
        • 8.4 几种特殊情形的研究
        • 8.5 某些特殊的线性随机微分方程
      • 第九章 随机微分方程的稳定性
        • 9.1 稳定性的一般概念
        • 9.2 解的依概率稳定
        • 9.3 解的几乎必然指数稳定性
        • 9.4 解的矩指数稳定性
      • 第十章 课程总结
        • 10.1 课程总结

      Taught by

      Wang Li

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