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<p>书名：Modeling with Ito Stochastic Differential Equations<br/>作者：E. Allen Texas Tech University, USA<br/>出版社： Published by Springer,<br/>出版日期：Published 2007<br/>格式：240页，PDF格式 1.4MB</p><p></p><p> 180013.pdf (1.38 MB, 需要: 25 个论坛币)

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</p><p></p><p></p><p>Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi<br/>1 Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1<br/>1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1<br/>1.2 Probability Space. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2<br/>1.3 Random Variable, Probability Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . 4<br/>1.4 Expectation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7<br/>1.5 Multiple Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9<br/>1.6 A Hilbert Space of Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13<br/>1.7 Convergence of Sequences of Random Variables . . . . . . . . . . . . . 17<br/>1.8 Computer Generation of Random Numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . 20<br/>1.9 Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27<br/>Computer Programs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30<br/>2 Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33<br/>2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33<br/>2.2 Discrete Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34<br/>2.3 Continuous Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39<br/>2.4 A Hilbert Space of Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45<br/>2.5 Computer Generation of Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . 50<br/>2.6 Examples of Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55<br/>Computer Programs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59<br/>3 Stochastic Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br/>3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br/>3.2 Integrals of the Form
t<br/>a f(s, ω) ds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br/>3.3 It?o Stochastic Integrals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67<br/>3.4 Approximation of Stochastic Integrals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72<br/>3.5 Stochastic Differentials and It?o’s Formula. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74<br/>vii<br/>viii Contents<br/>3.6 Stratonovich Stochastic Integrals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80<br/>3.7 Multidimensional It?o’s Formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83<br/>Computer Programs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87<br/>4 Stochastic Differential Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89<br/>4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89<br/>4.2 Existence of a Unique Solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91<br/>4.3 Properties of Solutions to Stochastic Differential Equations . . . 93<br/>4.4 It?o’s Formula and Exact Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95<br/>4.5 Approximating Stochastic Differential Equations . . . . . . . . . . . . 99<br/>4.6 Systems of Stochastic Differential Equations . . . . . . . . . . . . . . . . 107<br/>4.7 Forward Kolmogorov (Fokker-Planck) Equation . . . . . . . . . . . . . 109<br/>4.8 Stability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111<br/>4.9 Parameter Estimation for Stochastic Differential Equations . . . 118<br/>4.9.1 A maximum likelihood estimation method . . . . . . . . . . . . 118<br/>4.9.2 A nonparametric estimation method . . . . . . . . . . . . . . . . . 121<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123<br/>Computer Programs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127<br/>5 Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135<br/>5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135<br/>5.2 Population Biology Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145<br/>5.2.1 General model of two interacting populations . . . . . . . . . 145<br/>5.2.2 Epidemic model and predator-prey model . . . . . . . . . . . . 147<br/>5.2.3 Persistence-time estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150<br/>5.2.4 A population model with a time delay . . . . . . . . . . . . . . . 152<br/>5.2.5 A model including environmental variability . . . . . . . . . . 153<br/>5.3 Physical Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156<br/>5.3.1 Mechanical vibration. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156<br/>5.3.2 Seed dispersal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158<br/>5.3.3 Ion transport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160<br/>5.3.4 Nuclear reactor kinetics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161<br/>5.3.5 Precipitation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165<br/>5.3.6 Chemical reactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166<br/>5.3.7 Cotton fiber breakage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169<br/>5.4 Some Stochastic Finance Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174<br/>5.4.1 A stock-price model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174<br/>5.4.2 Option pricing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177<br/>5.4.3 Interest rates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180<br/>5.5 A Goodness-of-Fit Test for an SDE Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183<br/>5.6 Alternate Equivalent SDE Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193<br/>Computer Programs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199<br/>Contents ix<br/>References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217<br/>Basic Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223<br/>Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225</p>

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买了，虽然感觉贵了一点，不过，还是谢了！

钱不够怎么办！可以现金交易吗

怎么增加金钱啊

It's too expensive!

ontheway
我的money不够了，能和你分享吗？

穷啊！日子不好过啊

好想要阿，钱不够了

好想要阿，钱不够了

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