倒向随机微分方程的一个稠密性结果

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随着随机微分方程的一般理论只是最近才发展起来的,它的非线民生情况始于上个世纪九十年代初,由Pardoux和Peng引入了一般形式的倒向随机微分方程并在Lipschitz条件下证明了适应于Brown 运动自然流的解的存在唯一性,随后,倒向随机微分方程的理论被进一步发展,广泛应用于数学的许多领域,并成为了重要的应用工具,例如数理金融,随机最优控制,随机决策和偏微分方程。 就倒向随机策分方程本身而言,在系数是Lipschitz的情形,有了许多非常系统的研究,其结果也很完美,而在有些实际应用中,系数往往不满足Lipschitz的假设,这就有必要研究系数是非Lipschitz情形的倒向随机微分方程。本文在非Lipschitz条件下,建立了在毛氏给出的条件下倒向随机微分方程一个稠密性结果,这一结果是对唐琦的结果做出了一种推广。 本文在非Lipschitz条件下,满足毛学荣给出的条件,假定了Zt(w)=m∑I=0 1[ti,ti+1)(t)ξi(w)为一初等适应过程,此时方程对应的终值解所组成元素的集合是稠密的。 第三章主要介绍了著名经济学家达非(Duffie)和爱泼斯坦(Epstein)提出了一类倒向随机微分方程的随机微分效用,给出了随机微分效用的一些性质,包括“风险厌恶”,消费过程,期望效,消费偏好等等的性质;在第二节中介绍了用倒向随机微分方程推导Black-Schloes公式。
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