Класс для численного решения стохастических дифференциальных уравнений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Détails bibliographiques
Parent link:Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023
Т. 3 : Математика.— 2023.— С. 18-20
Auteur principal: Редько Д. А.
Collectivité auteur: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Autres auteurs: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (научный руководитель)
Résumé:Заглавие с экрана
Numerical solutions of stochastic differential equations play a key role in the tasks of the financial industry. In this paper, the numerical methods of Euler and Milstein are analyzed for different discretization steps. The results obtained for the synthetic example are compared with the true value. The class sde_sim has been implemented in Python.
Текстовый файл
Langue:russe
Publié: 2023
Sujets:
Accès en ligne:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80907
Format: Électronique Chapitre de livre
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674328
Description
Résumé:Заглавие с экрана
Numerical solutions of stochastic differential equations play a key role in the tasks of the financial industry. In this paper, the numerical methods of Euler and Milstein are analyzed for different discretization steps. The results obtained for the synthetic example are compared with the true value. The class sde_sim has been implemented in Python.
Текстовый файл