Talay denis (31 risultati)
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Serie: Stochastic Modelling and Applied Probability, Libro 27 di 30. Libro 27 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Serie: Stochastic Modelling and Applied Probability, Libro 27 di 30. Libro 27 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer Berlin Heidelberg Aug 2015 2015
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In various scientific and industrial fields, stochastic simulations are taking on a new importance. This is due to the increasing power of computers and practitioners' aim to simulate more and more complex systems, and thus use ran…dom parameters as well as random noises to model the parametric uncertainties and the lack of knowledge on the physics of these systems. The error analysis of these computations is a highly complex mathematical undertaking. Approaching these issues, the authors present stochastic numerical methods and prove accurate convergence rate estimates in terms of their numerical parameters (number of simulations, time discretization steps). As a result, the book is a self-contained and rigorous study of the numerical methods within a theoretical framework. After briefly reviewing the basics, the authors first introduce fundamental notions in stochastic calculus and continuous-time martingale theory, then develop the analysis of pure-jump Markov processes, Poisson processes, and stochastic differential equations. In particular, they review the essential properties of Itô integrals and prove fundamental results on the probabilistic analysis of parabolic partial differential equations. These results in turn provide the basis for developing stochastic numerical methods, both from an algorithmic and theoretical point of view. The book combines advanced mathematical tools, theoretical analysis of stochastic numerical methods, and practical issues at a high level, so as to provide optimal results on the accuracy of Monte Carlo simulations of stochastic processes. It is intended for master and Ph.D. students in the field of stochastic processes and their numerical applications, as well as for physicists, biologists, economists and other professionals working with stochastic simulations, who will benefit from the ability to reliably estimate and control the accuracy of their simulations. 280 pp. Englisch.
Probabilistic Models for Nonlinear Partial Differential Equations
Carl Graham|Thomas G. Kurtz|Sylvie Meleard|Philip Protter|Mario Pulvirenti|Denis Talay
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The lecture courses of the CIME Summer School on Probabilistic Models for Nonlinear PDE s and their Numerical Applications (April 1995) had a three-fold emphasis: first, on the weak convergence of stochastic integral…s second, on the probabilistic interpret.
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Editore: Springer Berlin Heidelberg Jul 2013 2013
Serie: Stochastic Modelling and Applied Probability, Libro 27 di 30. Libro 27 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In various scientific and industrial fields, stochastic simulations are taking on a new importance. This is due to the increasing power of computers and practitioners' aim to simulate more and more complex systems, and thus use random par…ameters as well as random noises to model the parametric uncertainties and the lack of knowledge on the physics of these systems. The error analysis of these computations is a highly complex mathematical undertaking. Approaching these issues, the authors present stochastic numerical methods and prove accurate convergence rate estimates in terms of their numerical parameters (number of simulations, time discretization steps). As a result, the book is a self-contained and rigorous study of the numerical methods within a theoretical framework. After briefly reviewing the basics, the authors first introduce fundamental notions in stochastic calculus and continuous-time martingale theory, then develop the analysis of pure-jump Markov processes, Poisson processes, and stochastic differential equations. In particular, they review the essential properties of Itô integrals and prove fundamental results on the probabilistic analysis of parabolic partial differential equations. These results in turn provide the basis for developing stochastic numerical methods, both from an algorithmic and theoretical point of view. The book combines advanced mathematical tools, theoretical analysis of stochastic numerical methods, and practical issues at a high level, so as to provide optimal results on the accuracy of Monte Carlo simulations of stochastic processes. It is intended for master and Ph.D. students in the field of stochastic processes and their numerical applications, as well as for physicists, biologists, economists and other professionals working with stochastic simulations, who will benefit from the ability to reliably estimate and control the accuracy of their simulations. 276 pp. Englisch.
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Serie: Stochastic Modelling and Applied Probability, Libro 27 di 30. Libro 27 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Invariance Principles with Logarithmic Averaging for Ergodic Simulations.- Technical Analysis Techniques versus Mathematical Models: Boundaries of Their Validity Domains.- Weak Approximation…of Stopped Dffusions.- Approximation of Stochastic Programming Pro.
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