本文建立了LD法炼钢过程中脱碳动力学的理论随机模型,它是带有随机初始条件和非齐次项的“分段型”随机微分方程。文中运用伊藤（It?）随机方程的理论求出了“解过程”和矩函数,讨论了该过程的主要统计性质。最后通过数值例子进行了模型的参数估计,并验证了“后期”模型的可靠性

引进反Brown运动,反鞅等概念,并利用Lyapunov函数方法,讨论了如下形式的It?型倒向随机微分方程$\\left\\{\\begin{array}{l}{\\rm{d}}{y_t}=b ({y_t},t) dt-\\sigma ({y_t},t) d{w_t},t\\in[0,T]\\\\y (T)=\\zeta{\\rm{a}}{\\rm{.s}}\\end{array}\\right.$的随机稳定性,得到了判据

文中由带随机系数的脱碳动力学方程求出了相应的Fokker—Planck方程,求解得到了脱碳随机过程的转移概率密度函数,从而论证了该过程是一个Gauss—Markov过程。本文最后还提出了将所求得的转移概率密度应用于转炉炼钢过程后期终碳控制的某些设想

1. 股价过程 2. BSM随机微分方程 3. 风险中性定价 4. B-S期权定价公式 5. 标的资产支付连续红利情况下的期权定价

1.股价过程 2.BSM随机微分方程 3.风险中性定价 4.B-S期权定价公式 5.标的资产支付连续红利情况下的期权定价 6.欧式指数期权、外汇期权和期货期权

第一节 引 言 第二节 随机微分方程的求解 第三节 随机微分方程的主要形式 第四节 股票价格对数正态分布的特性

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第12章 连续时间连续状态的 Markov过程,鞅,Ito积分与随机微分方程（下）

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第12章 连续时间连续状态的 Markov过程,鞅,Ito积分与随机微分方程（上）

一、状态停留时间 二、状态微分方程 三、生灭过程

随机微分方程简介 H空间和均方收敛 设(X,Y)为实随机变量,称=X+i为复随机变量 其中i=√-1.1212=z=(X+i)(X+i)=x2+y2 对于复r.v.,有 EZ=EX+iEY E|(ZZ)