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[ 201WTMSSDEU22 ] UE Stochastic Differential Equations

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
1,5 ECTS M1 - Master 1. Jahr Mathematik Evelyn Buckwar 1 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Technische Mathematik 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Die Studierenden sind mit Grundwissen und mit fundamentalen Beweis- und Rechentechniken für stochastische Differentialgleichungen (SDEs) vertraut, die in weiterfuehrenden Lehrveranstaltungen als bekannt vorausgesetzt werden.
Fertigkeiten Kenntnisse
  • Die Konstruktion und Eigenschaften des Rieman-Stieltjes-Integrals nachvollziehen ;
  • Pfadeigenschaften des Wienerprozesses kennen und elementare Eigenschaften selbstständig beweisen;
  • Konstruktion des Ito-Integrals nachvollziehen;
  • Eigenschaften des Ito-Integrals verstehen und in einfachen Situationen selbstständig beweisen;
  • Itos Lemma kennen und anwenden;
  • Das Konzept von stochstischen Differentialgleichungen verstehen und den Existenz- und Eindeutigkeitssatz nachvollziehen;
  • Standardbeispiele von Lösungen von SDEs, z.B. die geometrische Brownsche Bewegung und den Ornstein-Uhlenbeckprozess, kennen;
  • Transformationsmethoden für SDEs anwenden, z.B. die Lamperti-Transformation oder den Satz von Girsanov;
  • Die Konstruktion des Stratonovich-Integrals und den Zusammenhang zum Ito-Integral kennen;
  • Die Definition von Markov- und Diffusionsprozessen nachvollziehen und für stochastische Differentiagleichungen anwenden;
  • Den Zusammenhang zwischen stochastischen Differentialgleichungen und partiellen Differentialgleichungen nachvollziehen, speziell Kolmogorovs Vorwärts- und Rückwärtsgleichung, bzw., die Fokker-Planck-Gleichung aus den Koeffizienten der stochastischen Differentialgleichung herleiten.
Riemann-Stieltjes-Integral, Pfadeigenschaften des Wienerprozesses, Konstruktion und Eigenschaften des Ito-Integrals, Itos Lemma, stochastische Differentialgleichungen, geometrische Brownsche Bewegung und Ornstein-Uhlenbeckprozess, Transformationsmethoden für SDEs, Satz von Girsanov, Stratonovich-Integral, Markov- und Diffusionsprozesse, Kolmogorovs Vorwärts- und Rückwärtsgleichung, Fokker-Planck-Gleichung, Zusammenhang mit partiellen Differentialgleichungen
Beurteilungskriterien (*)Presentation of exercises
Abhaltungssprache English
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
TM1WCUESTDG: UE Stochastische Differentialgleichungen (2004S-2022S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 25
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung