一份其实很短的的VPN梯子推荐介绍
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你好,我是小丁。
如果你能找到这里,一定说明你是我很信任的朋友,我会在这里分享我的所作所见和感受,所学所得和知识。希望能帮助到你。
祝你今天也能于繁忙之中寻得一丝黑白简约式的平静😊。
今天开始正式投入随机控制的学习,感觉还不错?
Ito过程看起来和经典SDE的形式一样,但Ito的随机项已经固定是Brown运动了,SDE的随机项并不固定。
伊藤过程是一个由布朗运动驱动的随机过程,它的变化 $dX_t$ 包含了布朗运动的增量项 $dW_t$ 。因此,伊藤过程本质上是通过布朗运动的增量来描述的,而布朗运动本身是不可预测的,因此我们无法使用传统的积分方法来描述伊藤过程的演化。
伊藤积分正是为了解决这种随机过程的积分问题而引入的。它允许我们对像布朗运动这样的随机过程进行积分。具体来说,在描述伊藤过程时,我们会遇到以布朗运动的增量为基础的积分,这就是伊藤积分。
例如,考虑一个简单的伊藤过程:
$$
dX_t = \mu(X_t, t) dt + \sigma(X_t, t) dW_t
$$
其中 $dW_t$ 是布朗运动的增量。为了求解这个方程的解(例如求 $X_t$ 的路径),我们需要对随机过程进行积分:
$$
X_t = X_0 + \int_0^t \mu(X_s, s) ds + \int_0^t \sigma(X_s, s) dW_s
$$
这里,第二项就是伊藤积分:
$$
\int_0^t \sigma(X_s, s) dW_s
$$
它是一个以布朗运动增量为基础的积分,帮助我们处理随机过程的随机扰动部分。