Cantitate/Preț
Produs

Stochastic Flows and Jump-Diffusions: Probability Theory and Stochastic Modelling, cartea 92

Autor Hiroshi Kunita
en Limba Engleză Hardback – 9 apr 2019

Această primă ediție a lucrării Stochastic Flows and Jump-Diffusions aduce o perspectivă modernă și integrată asupra ecuațiilor diferențiale stocastice, reușind o performanță rară în literatura de specialitate: tratarea simultană a proceselor de difuzie și a celor de salt. Observăm că Hiroshi Kunita propune o structură pedagogică riguroasă, în care fiecare capitol pornește de la procese continue pentru a avansa progresiv către procese cu salturi, oferind astfel o viziune unificată asupra fenomenelor stocastice complexe.

Descoperim în această carte o metodologie inovatoare prin care soluțiile fundamentale pentru ecuațiile căldurii și ecuațiile căldurii retrograde sunt construite independent de teoria clasică a ecuațiilor cu derivate parțiale (PDE). Prin utilizarea calculului Malliavin aplicat proceselor Wiener și măsurilor Poisson, autorul obține densități netede pentru funcțiile de tranziție, demonstrând legătura intrinsecă dintre fluxurile stocastice și nucleele de căldură. Cititorii familiarizați cu Stochastic Flows and Stochastic Differential Equations vor aprecia continuitatea stilului analitic al lui Hiroshi Kunita, însă vor găsi aici o extindere esențială către varietăți și procese de salt, elemente care lipseau sau erau tratate marginal în lucrările anterioare.

Structura volumului este una progresivă, de la bazele distribuțiilor de probabilitate și integralelor stocastice, până la aplicații avansate ale calculului Malliavin în capitolul 5 și studiul densităților pe varietăți în capitolul 7. Această lucrare consolidează temele explorate de autor în Stochastic Differential Geometry at Saint-Flour, rafinând conceptul de flux stocastic ca sistem dinamic condus de un câmp vectorial aleator. Față de abordarea din Diffusion Processes, Jump Processes, and Stochastic Differential Equations de Wojbor A. Woyczyński, volumul de față pune un accent mult mai pronunțat pe geometria stocastică și pe demonstrațiile formale ale difeomorfismelor, fiind un instrument indispensabil pentru cercetarea avansată.

Citește tot Restrânge

Din seria Probability Theory and Stochastic Modelling

Preț: 71058 lei

Preț vechi: 86655 lei
-18%

Puncte Express: 1066

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 17 iunie-01 iulie


Specificații

ISBN-13: 9789811338007
ISBN-10: 9811338000
Pagini: 280
Ilustrații: XVII, 352 p. 145 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.69 kg
Ediția:1st ed. 2019
Editura: Springer Nature Singapore
Colecția Springer
Seria Probability Theory and Stochastic Modelling

Locul publicării:Singapore, Singapore

De ce să citești această carte

Recomandăm această monografie cercetătorilor și studenților la doctorat în matematică care doresc să stăpânească intersecția dintre calculul stocastic și geometria diferențială. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care procesele de salt influențează fluxurile stocastice, beneficiind de o demonstrație unică a soluțiilor ecuației căldurii fără a recurge la metodele tradiționale PDE. Este o resursă teoretică de nivel înalt pentru studiul sistemelor dinamice aleatoare.


Despre autor

Hiroshi Kunita a fost un matematician japonez de renume internațional, figură centrală în dezvoltarea teoriei probabilităților moderne. Discipol al școlii de analiză stocastică inițiate de Kiyosi Itô, Kunita este recunoscut pentru contribuțiile sale fundamentale la teoria fluxurilor stocastice și a ecuațiilor diferențiale stocastice pe varietăți. Opera sa, care include titluri de referință precum Itô’s Stochastic Calculus and Probability Theory, a influențat profund modul în care comunitatea științifică abordează relația dintre procesele Markov și geometria diferențială, poziționându-l ca un continuator de prestigiu al tradiției matematice japoneze.


Descriere scurtă

This monograph presents a modern treatment of (1) stochastic differential equations and (2) diffusion and jump-diffusion processes. The simultaneous treatment of diffusion processes and jump processes in this book is unique: Each chapter starts from continuous processes and then proceeds to processes with jumps.
In the first part of the book, it is shown that solutions of stochastic differential equations define stochastic flows of diffeomorphisms. Then, the relation between stochastic flows and heat equations is discussed. The latter part investigates fundamental solutions of these heat equations (heat kernels) through the study of the Malliavin calculus. The author obtains smooth densities for transition functions of various types of diffusions and jump-diffusions and shows that these density functions are fundamental solutions for various types of heat equations and backward heat equations. Thus, in this book fundamental solutions for heat equations and backward heatequations are constructed independently of the theory of partial differential equations.
Researchers and graduate student in probability theory will find this book very useful.

Cuprins

Preface.- Introduction.- 1.Probability distributions and stochastic processes.- 2.Stochastic integrals based on Wiener processes and Poisson random measures.- 3.Stochastic differential equations and stochastic flows.- 4.Diffusions, jump-diffusions and heat equations.- 5.Malliavin calculus for Wiener processes and Poisson random measures.- 6.Smooth densities and heat kernels.- 7.Jump-diffusions on manifolds and smooth densities.- Bibliography.- Index.


Recenzii

“The presentation is self-contained, clear and precise. The book is definitely a must-read for researchers in the field of stochastic flows and stochastic differential equations.” (G. V. Riabov, Mathematical Reviews, October, 2020)

Notă biografică

Kunita was an invited speaker at the ICM 1986. 

Caracteristici

Provides systematic treatment of the Malliavin calculus on the Wiener–Poisson space, introducing Sobolev norms Uses the flow property of the solution of stochastic differential equations and application to dual jump-diffusions Is a study of fundamental solutions through stochastic analysis without the aid of partial differential equations