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关于一类平均场正倒向随机微分方程的后验估计
1
作者
李金凤
蒋亦凡
杜恺
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第4期517-530,共14页
本文研究了一类耦合平均场正倒向随机微分方程的数值解法,在其解耦场存在并满足一定正则性的条件下,给出了正倒向随机微分方程的后验估计.该后验估计表明正倒向方程解的误差可以由终端项的误差所控制,进一步,我们基于深度神经网络提出...
本文研究了一类耦合平均场正倒向随机微分方程的数值解法,在其解耦场存在并满足一定正则性的条件下,给出了正倒向随机微分方程的后验估计.该后验估计表明正倒向方程解的误差可以由终端项的误差所控制,进一步,我们基于深度神经网络提出了数值算法并对离散格式进行了收敛性分析.
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关键词
平均场正倒向随机微分方程
深度神经网络
随机控制
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职称材料
题名
关于一类平均场正倒向随机微分方程的后验估计
1
作者
李金凤
蒋亦凡
杜恺
机构
复旦大学数学科学学院
复旦大学上海数学中心
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第4期517-530,共14页
文摘
本文研究了一类耦合平均场正倒向随机微分方程的数值解法,在其解耦场存在并满足一定正则性的条件下,给出了正倒向随机微分方程的后验估计.该后验估计表明正倒向方程解的误差可以由终端项的误差所控制,进一步,我们基于深度神经网络提出了数值算法并对离散格式进行了收敛性分析.
关键词
平均场正倒向随机微分方程
深度神经网络
随机控制
Keywords
mean
-
field
forward
-
backward
stochastic
differential
equation
deep
neural
network
stochastic
control
分类号
O211.63 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
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1
关于一类平均场正倒向随机微分方程的后验估计
李金凤
蒋亦凡
杜恺
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023
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