It(o)随机微分方程的一个反问题

It(o)随机微分方程的一个反问题

对于-个含有未知参数的It(o)随机微分方程中,针对某一实际问题,如果该方程解的值可以量测得到,则可以依据这些量测值,反求方程的未知参数.这就是本文考虑的It(o)随机微分方程之反问题.本文将其转化成-个优化问题,首先研究了It(o)方程的解关于参数的连续依赖性及可微性,进而计算出优化目标泛函关于参数的梯度,最后使用拟牛顿信赖域法来确定未知参数的最佳近似值.

作 者： 赵玉环 ZHAO YUHUAN   作者单位： 中国民航大学理学院,天津,300300  刊 名： 应用数学学报  ISTIC PKU 英文刊名： ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA  年，卷(期)： 2008 31(2)  分类号： O211.63  关键词： It(o)随机微分方程   拟牛顿信赖域法   目标泛函对参数的梯度  

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