Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 06.07.2026 auf fremdsprachige Bücher online auf thalia.at, in der Thalia App ab einem Mindestbestellwert von 30€ und in allen Thalia Buchhandlungen in Österreich. In den Buchhandlungen nur gültig auf lagernde Ware. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel & eBooks. Pro Einkauf einmal einlösbar. Nur gültig gegen Vorlage oder im Onlineshop hinterlegter Bonuscard. Infos zur Einlösung in der Buchhandlung sind auf der Bonuscard-Vorteilspreisseite zu finden. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Einlösung bei Scan & Go-Bezahlung. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services.

  • Produktbild: Introduction to Stochastic Integration
  • Produktbild: Introduction to Stochastic Integration

Introduction to Stochastic Integration

69,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.09.2011

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

278

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,7 cm

Gewicht

452 g

Auflage

Second Edition 1990

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4612-8837-4

Beschreibung

Rezension

"An attractive text…written in [a] lean and precise style…eminently readable. Especially pleasant are the care and attention devoted to details… A very fine book."

—Mathematical Reviews

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.09.2011

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

278

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,7 cm

Gewicht

452 g

Auflage

Second Edition 1990

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4612-8837-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Introduction to Stochastic Integration
  • Produktbild: Introduction to Stochastic Integration
  • 1. Preliminaries.- 1.1 Notations and Conventions.- 1.2 Measurability, LP Spaces and Monotone Class Theorems.- 1.3 Functions of Bounded Variation and Stieltjes Integrals.- 1.4 Probability Space, Random Variables, Filtration.- 1.5 Convergence, Conditioning.- 1.6 Stochastic Processes.- 1.7 Optional Times.- 1.8 Two Canonical Processes.- 1.9 Martingales.- 1.10 Local Martingales.- 1.11 Exercises.- 2. Definition of the Stochastic Integral.- 2.1 Introduction.- 2.2 Predictable Sets and Processes.- 2.3 Stochastic Intervals.- 2.4 Measure on the Predictable Sets.- 2.5 Definition of the Stochastic Integral.- 2.6 Extension to Local Integrators and Integrands.- 2.7 Substitution Formula.- 2.8 A Sufficient Condition for Extendability of ?z.- 2.9 Exercises.- 3. Extension of the Predictable Integrands.- 3.1 Introduction.- 3.2 Relationship between P, O,and Adapted Processes.- 3.3 Extension of the Integrands.- 3.4 A Historical Note.- 3.5 Exercises.- 4. Quadratic Variation Process.- 4.1 Introduction.- 4.2 Definition and Characterization of Quadratic Variation.- 4.3 Properties of Quadratic Variation for an L2-martingale.- 4.4 Direct Definition of ?M.- 4.5 Decomposition of (M)2.- 4.6 A Limit Theorem.- 4.7 Exercises.- 5. The Ito Formula.- 5.1 Introduction.- 5.2 One-dimensional Itô Formula.- 5.3 Mutual Variation Process.- 5.4 Multi-dimensional Itô Formula.- 5.5 Exercises.- 6. Applications of the Ito Formula.- 6.1 Characterization of Brownian Motion.- 6.2 Exponential Processes.- 6.3 A Family of Martingales Generated by M.- 6.4 Feynman-Kac Functional and the Schrödinger Equation.- 6.5 Exercises.- 7. Local Time and Tanaka’s Formula.- 7.1 Introduction.- 7.2 Local Time.- 7.3 Tanaka’s Formula.- 7.4 Proof of Lemma 7.2.- 7.5 Exercises.- 8. Reflected Brownian Motions.- 8.1 Introduction.- 8.2 Brownian Motion Reflected at Zero.- 8.3 Analytical Theory of Z via the Itô Formula.- 8.4 Approximations in Storage Theory.- 8.5 Reflected Brownian Motions in a Wedge.- 8.6 Alternative Derivation of Equation (8.7).- 8.7 Exercises.- 9. Generalized Ito Formula, Change of Time and Measure.- 9.1 Introduction.- 9.2 Generalized Itô Formula.- 9.3 Change of Time.- 9.4 Change of Measure.- 9.5 Exercises.- 10. Stochastic Differential Equations.- 10.1 Introduction.- 10.2 Existence and Uniqueness for Lipschitz Coefficients.- 10.3 Strong Markov Property of the Solution.- 10.4 Strong and Weak Solutions.- 10.5 Examples.- 10.6 Exercises.- References.