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数理学院举办2018金融随机分析系列学术报告

发布时间:
2018-11-08
发布人:
张辉
浏览量:
1932

11月5日至7日,应数理学院邀请,英国斯特拉斯克莱德(Strathclyde)大学数学与统计系教授、爱丁堡皇家学会(苏格兰国家科学院)院士毛学荣教授、天津工业大学计算数学系副教授谭建国博士、上海师范大学副教授刘暐博士在数理学院405教室为数理学院师生作了金融随机分析系列学术报告会。数理学院部分青年教师、全体研究生聆听了报告。报告会由数理学院院长费为银主持。

毛学荣在题为《Stabilization of Continuous-time Hybrid Stochastic Differential Equations by Feedback Control based on Discrete-time Observations》学术报告中,首先他介绍了基于以前的工作是在连续时间下对一个系统进行观测,对于一个不稳定系统,加入反馈控制使系统稳定,而在实际生活中连续的观测是没有必要,连续观测会带来成本增加。随后详细介绍了基于离散时间观测反馈控制的混合随机微分方程稳定的思想,并对相关的引理,结论等性质进行了仔细的分析证明,对一些关键问题的解决方法进行了讲解,为将这一思想推广到高阶非线性做了重要铺垫。报告过程中,毛学荣还对数理学院师生提出的问题进行了讨论和解答。

谭建国副教授和刘暐副教授分别做了《随机年龄结构模型保正性数值算法的构造》和《Equivalence of stability between stochastic differential equations and their numerical methods》的报告。在报告中谭建国首先对随机微分方程数值解方法的近期研究成果进行了回顾,指出对于数值计算中常用的欧拉法,θ法以及分步θ法等在数值计算中并未考虑非负性或无界性,这与本身构建的人口模型相矛盾。随后介绍详细介绍了人口模型保正性的构建方法。刘暐在报告中主要介绍了随机微分方程数值解与解析解的等价关系,他指出SDE的数值解在满足有界时间内的强收敛以及均方指数稳定的情况下与解析解是等价的。随后他详细介绍了自己使用Truncated Euler-Maruyama的方法在局部了Lipschitz条件下对随机微分方程的数值解与解析解的研究。

报告会结束后,费为银在总结中代表学院对各位专家的辛勤劳动表示感谢!他说,此次安徽工程大学“金融随机分析与金融工程”省级人才团队核心成员来数理学院作的系列学术报告,分享了最新研究成果,报告内容深入浅出,逻辑思维缜密,营造出浓厚的学术氛围,学院广大师生受益匪浅。

(撰稿人:朱庆强;图:张辉;审稿:水心宝)