如果你也在 怎样代写随机分析stochastic analysis 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。随机分析stochastic analysis或随机过程可以被定义为由一些数学集合索引的随机变量的集合，这意味着随机过程的每个随机变量都与该集合中的一个元素唯一相关。历史上，索引集是实线的某个子集，如自然数，从而使索引集有了时间的解释。集合中的每个随机变量都从同一数学空间取值，称为状态空间。
随机分析stochastic analysis在概率论和相关领域，随机（/stoʊˈkæstɪk/）或随机过程是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。 随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、神经科学、物理学、 图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。此外，金融市场中看似随机的变化也促使随机过程在金融中得到广泛使用。
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数学代写|随机分析代写Stochastic Calculus代考|Notations-Derivative Operators
The abstract framework is quite similar to the one developed in Bally and Clément [2], but we introduce here some modifications in order to take into account the border terms appearing in the integration by parts formula. We consider a sequence of random variables $\left(V_i\right)_{i \in \mathbb{N} *}$ on a probability space $(\Omega, \mathcal{F}, P)$, a sub $\sigma$-algebra $\mathcal{G} \subseteq \mathcal{F}$ and a random variable $J, \mathcal{G}$ measurable, with values in $\mathbb{N}$. Our aim is to establish a differential calculus based on the variables $\left(V_i\right)$, conditionally on $\mathcal{G}$. In order to derive an integration by parts formula, we need some assumptions on the random variables $\left(V_i\right)$. The main hypothesis is that conditionally on $\mathcal{G}$, the law of $V_i$ admits a locally smooth density with respect to the Lebesgue measure.
H0. (a) Conditionally on $\mathcal{G}$, the random variables $\left(V_i\right)_{1 \leq i \leq J}$ are independent and for each $i \in{1, \ldots, J}$ the law of $V_i$ is absolutely continuous with respect to the Lebesgue measure. We note $p_i$ the conditional density.
(b) For all $i \in{1, \ldots, J}$, there exist some $\mathcal{G}$ measurable random variables $a_i$ and $b_i$ such that $-\infty0\right}$. We also assume that $p_i$ admits a continuous bounded derivative on $\left(a_i, b_i\right)$ and that $\ln p_i$ is bounded on $\left(a_i, b_i\right)$
We define now the class of functions on which this differential calculus will apply. We consider in this paper functions $f: \Omega \times \mathbb{R}^{\mathbb{N}^*} \rightarrow \mathbb{R}$ which can be written as
$$
f(\omega, v)=\sum_{m=1}^{\infty} f^m\left(\omega, v_1, \ldots, v_m\right) 1_{{J(\omega)=m}}
$$
where $f^m: \Omega \times \mathbb{R}^m \rightarrow \mathbb{R}$ are $\mathcal{G} \times \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^m\right)$-measurable functions.
数学代写|随机分析代写Stochastic Calculus代考|Duality and Basic Integration by Parts Formula
In our framework, the duality between $\delta_l$ and $D_l$ is given by the following proposition. In the sequel, we denote by $E_{\mathcal{G}}$ the conditional expectation with respect to the sigma-algebra $\mathcal{G}$.
Proposition 1. Assuming HO then $\forall F, U \in \mathcal{S}^1\left(I_l\right)$ we have
$$
E_{\mathcal{G}}\left(U D_l F\right)=-E_{\mathcal{G}}\left(F \delta_l(U)\right)+E_{\mathcal{G}}[F U]_l
$$
For simplicity, we assume in this proposition that the random variables $F$ and $U$ take values in $\mathbb{R}$ but such a result can easily be extended to $\mathbb{R}^d$ value random variables.
Proof. We have $E_{\mathcal{G}}\left(U D_l F\right)=\sum_{i \in I_l} 1_{\Lambda_{l, i}} E_{\mathcal{G}} 1_{O_J}(V)\left(\partial_{v_i} f^J(\omega, V) u^J(\omega, V)\right)$. From $\mathrm{H} 0$ we obtain
$$
E_{\mathcal{G}} 1_{O_J}(V)\left(\partial_{v_i} f^J(\omega, V) u^J(\omega, V)\right)=E_{\mathcal{G}} 1_{O_{J, i}}\left(V_{(i)}\right) \int_{a_i}^{b_i} \partial_{v_i}\left(f^J\right) u^J p_i\left(v_i\right) \mathrm{d} v_i
$$
By using the classical integration by parts formula, we have
$$
\int_{a_i}^{b_i} \partial_{v_i}\left(f^J\right) u^J p_i\left(v_i\right) \mathrm{d} v_i=\left[f^J u^J p_i\right]{a_i}^{b_i}-\int{a_i}^{b_i} f^J \partial_{v_i}\left(u^J p_i\right) \mathrm{d} v_i
$$
Observing that $\partial_{v_i}\left(u^J p_i\right)=\left(\partial_{v_i}\left(u^J\right)+u^J \partial_{v_i}\left(\ln p_i\right)\right) p_i$, we have
$$
\begin{aligned}
E_{\mathcal{G}}\left(1_{O_J}(V) \partial_{v_i} f^J u^J\right)= & E_{\mathcal{G}} 1_{O_{J, i}}\left[\left(V_{(i)}\right) f^J u^J p_i\right]{a_i}^{b_i} \ & -E{\mathcal{G}} 1_{O_J}(V) F\left(\partial_{v_i}(U)+U \partial_{v_i}\left(\ln p_i\right)\right)
\end{aligned}
$$
and the proposition is proved.
We can now state a first integration by parts formula.
随机分析代写
数学代写|随机分析代写Stochastic Calculus代考|Notations-Derivative Operators
抽象框架与Bally和climment中开发的框架非常相似，但我们在这里进行了一些修改，以便考虑到分部积分公式中出现的边界项。我们考虑一个随机变量序列$\left(V_i\right){i \in \mathbb{N} }$在概率空间$(\Omega, \mathcal{F}, P)$上，一个子$\sigma$ -代数$\mathcal{G} \subseteq \mathcal{F}$和一个随机变量$J, \mathcal{G}$可测量，其值在$\mathbb{N}$。我们的目标是建立一个基于变量$\left(V_i\right)$的微分法，有条件地建立在$\mathcal{G}$上。为了推导分部积分公式，我们需要对随机变量$\left(V_i\right)$做一些假设。主要的假设是，有条件地在$\mathcal{G}$上，$V_i$定律允许相对于勒贝格测度的局部光滑密度。(a)有条件地在$\mathcal{G}$上，随机变量$\left(V_i\right){1 \leq i \leq J}$是独立的，对于每一个$i \in{1, \ldots, J}$, $V_i$定律相对于勒贝格测度是绝对连续的。我们注意到$p_i$条件密度
(b)对于所有$i \in{1, \ldots, J}$，存在一些$\mathcal{G}$可测量的随机变量$a_i$和$b_i$，使得$-\infty0\right}$。我们还假设$p_i$允许在$\left(a_i, b_i\right)$上有连续的有界导数，并且$\ln p_i$在$\left(a_i, b_i\right)$上有界
我们现在定义将应用微分学的一类函数。本文考虑函数$f: \Omega \times \mathbb{R}^{\mathbb{N}^} \rightarrow \mathbb{R}$可写成
$$
f(\omega, v)=\sum_{m=1}^{\infty} f^m\left(\omega, v_1, \ldots, v_m\right) 1_{{J(\omega)=m}}
$$
，其中$f^m: \Omega \times \mathbb{R}^m \rightarrow \mathbb{R}$为$\mathcal{G} \times \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^m\right)$ -可测函数
数学代写|随机分析代写Stochastic Calculus代考|Duality and Basic Integration by Parts Formula
在我们的框架中，$\delta_l$和$D_l$之间的对偶由以下命题给出。在续文中，我们用$E_{\mathcal{G}}$表示关于sigma代数$\mathcal{G}$的条件期望。
命题1。假设HO，那么$\forall F, U \in \mathcal{S}^1\left(I_l\right)$我们有
$$
E_{\mathcal{G}}\left(U D_l F\right)=-E_{\mathcal{G}}\left(F \delta_l(U)\right)+E_{\mathcal{G}}[F U]l
$$
为了简单起见，我们在这个命题中假设随机变量$F$和$U$取$\mathbb{R}$的值，但是这样的结果可以很容易地扩展到$\mathbb{R}^d$值随机变量。我们有$E{\mathcal{G}}\left(U D_l F\right)=\sum_{i \in I_l} 1_{\Lambda_{l, i}} E_{\mathcal{G}} 1_{O_J}(V)\left(\partial_{v_i} f^J(\omega, V) u^J(\omega, V)\right)$。由$\mathrm{H} 0$得到
$$
E_{\mathcal{G}} 1_{O_J}(V)\left(\partial_{v_i} f^J(\omega, V) u^J(\omega, V)\right)=E_{\mathcal{G}} 1_{O_{J, i}}\left(V_{(i)}\right) \int_{a_i}^{b_i} \partial_{v_i}\left(f^J\right) u^J p_i\left(v_i\right) \mathrm{d} v_i
$$
通过经典的分部积分公式，我们得到
$$
\int_{a_i}^{b_i} \partial_{v_i}\left(f^J\right) u^J p_i\left(v_i\right) \mathrm{d} v_i=\left[f^J u^J p_i\right]{a_i}^{b_i}-\int{a_i}^{b_i} f^J \partial_{v_i}\left(u^J p_i\right) \mathrm{d} v_i
$$
观察到$\partial_{v_i}\left(u^J p_i\right)=\left(\partial_{v_i}\left(u^J\right)+u^J \partial_{v_i}\left(\ln p_i\right)\right) p_i$，我们得到
$$
\begin{aligned}
E_{\mathcal{G}}\left(1_{O_J}(V) \partial_{v_i} f^J u^J\right)= & E_{\mathcal{G}} 1_{O_{J, i}}\left[\left(V_{(i)}\right) f^J u^J p_i\right]{a_i}^{b_i} \ & -E{\mathcal{G}} 1_{O_J}(V) F\left(\partial_{v_i}(U)+U \partial_{v_i}\left(\ln p_i\right)\right)
\end{aligned}
$$
并证明了这个命题。
现在我们可以陈述一个分部积分公式。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
