Inhalt

[ 403PTMSSDEV22 ] VL (*)Stochastic Differential Equations 2

Versionsauswahl
Es ist eine neuere Version 2024W dieser LV im Curriculum Masterstudium Computational Mathematics 2024W vorhanden.
(*) Leider ist diese Information in Deutsch nicht verfügbar.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS M1 - Master 1. Jahr Mathematik Evelyn Buckwar 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Industrial Mathematics 2022W
Ziele (*)At the end of the course, students will have developed a deepened understanding of stochastic differential equations, including knowledge about the main solution techniques and transformation methods.
Lehrinhalte (*)Solutions and moments of stochastic differential equations, transformation methods for stochastic differential equations (Lamperti transform, change of measure and Girsanov’s theorems, Stratonovich calculus), connection to partial differential equations.
Beurteilungskriterien (*)Oral exam

Lehrmethoden (*)Blackboard presentation
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)
  • Stochastische Differentialgleichungen: Theorie und Anwendungen, L. Arnold
  • Stochastic differential equations: An introduction with applications, B. Oksendal
  • Stochastic differential equations and applications, X. Mao
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung