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We propose a new multistep deep learning-based algorithm for the resolution of moderate to high dimensional nonlinear backward stochastic differential equations (BSDEs) and their corresponding parabolic partial differential equations (PDE). Our algor
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http://arxiv.org/abs/2308.14487
Cette thèse traite de la solution numérique de deux types de problèmes stochastiques. Premièrement, nous nous intéressons aux EDS fortement oscillantes, c'est-à-dire, les systèmes composés de variables ergodiques évoluant rapidement par rapp
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http://www.theses.fr/2013NICE4133/document
Publikováno v:
General Mathematics [math.GM]. Université Nice Sophia Antipolis, 2013. English. ⟨NNT : 2013NICE4133⟩
This Ph.D. thesis deals with the numerical solution of two types of stochastic problems. First, we investigate the numeric solution to strongly oscillating SDEs, i.e. systems in which some ergodic state variables evolve quickly with respect to the re
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::835d887da36fc085bee93255d4ab350c
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00944655
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