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本书由四篇相对独立的有关随机分析的专题讲座组成。第一篇系统介绍鞅论、随机过程的一般理论及半鞅的随机积分等随机分析基础;第二篇介绍倒向随机微分方程的基本理论及典在随机优化问题和Hamilton-Jacobi-Bellman方程粘性解中的应用;第三篇简要介绍流形上的随机分析、Maljiavin变分及轨道空间上的随机分析;第四篇围绕一些具体的数学物理和统计问题,详细介绍了偏差理论的基本概念、思想和技巧。本书后三篇的内容反映了目前国际上随机分析的几个重要研究领域。
本书可供大学数学系大学生、研究生、教师及有关的科技工作者参考。
目录
- 第一篇 随机分析基础
第一章 经典鞅论
1 基本不等式
2 收敛定理
3 Doob停止定理
4 连续时间情形
第二章 随机过程一般理论
1 停时
2 循序可测、可选与可料过程
3 有限变差过程
4 截口定理及其应用
5 可测过程的投影
6 有限变差过程的对偶投影
第三章 现代鞅论
1 类(D)上鞅的Doob-Meyer分解
2 可积变差鞅
3 平万可积鞅
4 局部鞅与半鞅
第四章 随机积分
1 可料过程对局部鞅的随机积分
2 可料过程对半鞅的随机积分
3 Ito公式
4 半鞅的局部时
5 Girsanov定理
6 Brown局部鞅的随机积分表示
参考文献
第二篇 倒向随机微分方程——随机优化理论与HJB万程的粘性解
1 引言
2 倒向随机微分方程
3 一维情况:比较定理和半群性质
4 与Ito型正向SDE耦合的BSDE
5 随机最优控制与推广的动态规划原理
6 非Markov系统的动态规划原理
7 推广的Hamilton-Jacobi-Bellman方程的粘性解
8 g-期望
参考文献
第三篇 流形上的随机分析与Malliavin变分理论
第一章 微分几何的预备知识
1 微分流形
2 切空间
3 微分形式
4 仿射连络
5 Riemann流形
6 规范标架从
第二章 随机微分方程
1 IRd上的随机微分方程
2 流形上的随机微分方程
3 极限定理
4 随机微分同胚流
5 M上Brown运动的构造
6 随机Jacobi矩阵
第三章 热半群
1 热方程
2 Brown运动的热半群
3 微分形式的热方程
4 热半群的估计及其应用
5 Brown运动的分部积分公式
6 Bismut的热核梯度表达式
第四章 轨道空间随机分析初步
1 Wiener测度及Ito映射
2 切空间及Riemann结构
3 分部积分公式
4 Ocone表达公式
5 IPmo(M)上的O.U.算子
6 评论
参考文献
第四篇 大偏差理论入门
第一章 大偏差理论框架
1 基本概念
2 三个基本原理
3 从弱*型大偏差原理到LDP:指数胎紧*法
4 比较万法
5 乘积空间和投影极限空间上的LDP
第二章 Cramer方法
0 一般框架
1 有限维情形
2 无限维弱拓扑情形
3 几种特殊情形
4强拓扑情形
第三章 几个经典结果
1 Sanov定理和熵
2 Cramer型定理
3 Schilder定理
附录 有关凸分析的若干结果
评注
参考文献