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ONLINE im SoSe21: Rough Path Theory - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 186538 Kurztext
Semester SS 2021 SWS 4
Teilnehmer 1. Platzvergabe 10 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 10
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mi. 12:00 bis 14:00 w. 14.04.2021 bis
14.07.2021
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 131   findet statt  
Einzeltermine anzeigen Fr. 10:00 bis 12:00 w. 16.04.2021 bis
16.07.2021
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 131   findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Hesse, Robert , Dr. rer. nat. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

English below.

Die Theorie der Rauen Pfade ist eine relativ neue Theorie, die im Gegensatz zum Ito-Kalkül eine pfadweise Definition des stochastischen Integrals erlaubt.
Das Ziel er Vorlesung ist es, mit Hilfe dieser Technik stochastische Differentialgleichungen zu lösen und anschließend Vor- und Nachteile im Vergleich zu Ito-Lösung zu diskutieren.

empfohlene Vorkenntnisse: Grundvorlesung Stochastik, Stochastische Prozesse in stetiger Zeit.

Vorkenntnisse aus der stochastischen Analysis werden nicht zwangsläufig benötigt.

Weitere Informationen sind unter Moodle zu finden.

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The Rough Path Theory is a relatively new theory which allows to define pathwise stochastic integrals. This is not possible with standard Ito calculus.
The aim of this lecture is to solve stochastic differential equations with this technique and further to discuss advantages and disadvantages in comparison to the Ito solution.

recommended prior knowledge: basis lecture on stochastics, stochastic processes in continuous time.

Prior knowledge about stochastic analysis are not required.

Further information are given in Moodle.

Literatur

P. K. Friz, M. Hairer: A Course on Rough Paths, Springer, 2020

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2021 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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