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introduction infinite dimensional stochastic de zhi yuan huang (27 résultats)
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis (Mathematics and Its Applications)
Edité par Kluwer Academic Publishers, 2001
ISBN 10 : 079236208X ISBN 13 : 9780792362081
Langue: anglais
Vendeur : New Book Sale, London, Royaume-Uni
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis (Mathematics and Its Applications)
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Edité par Kluwer Academic Publishers, US, 2001
ISBN 10 : 079236208X ISBN 13 : 9780792362081
Langue: anglais
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Ajouter au panierHardback. Etat : New. 2000 ed. The infinite dimensional analysis as a branch of mathematical sciences was formed in the late 19th and early 20th centuries. Motivated by problems in mathematical physics, the first steps in this field were taken by V. Volterra, R. GateallX, P. Levy and M. Frechet, among others (see the preface to Levy[2]). Nevertheless, the most fruitful direction in this field is the infinite dimensional integration theory initiated by N. Wiener and A. N. Kolmogorov which is closely related to the developments of the theory of stochastic processes. It was Wiener who constructed for the first time in 1923 a probability measure on the space of all continuous functions (i. e. the Wiener measure) which provided an ideal math ematical model for Brownian motion. Then some important properties of Wiener integrals, especially the quasi-invariance of Gaussian measures, were discovered by R. Cameron and W. Martin[l, 2, 3]. In 1931, Kolmogorov[l] deduced a second partial differential equation for transition probabilities of Markov processes order with continuous trajectories (i. e. diffusion processes) and thus revealed the deep connection between theories of differential equations and stochastic processes. The stochastic analysis created by K. Ito (also independently by Gihman [1]) in the forties is essentially an infinitesimal analysis for trajectories of stochastic processes. By virtue of Ito's stochastic differential equations one can construct diffusion processes via direct probabilistic methods and treat them as function als of Brownian paths (i. e. the Wiener functionals).
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis | Zhi-Yuan Huang (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9789401057981 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The infinite dimensional analysis as a branch of mathematical sciences was formed in the late 19th and early 20th centuries. Motivated by problems in mathematical physics, the first steps in this field were taken by V. Volterra, R. GateallX, P. Levy and M. Frechet, among others (see the preface to Levy[2]). Nevertheless, the most fruitful direction in this field is the infinite dimensional integration theory initiated by N. Wiener and A. N. Kolmogorov which is closely related to the developments of the theory of stochastic processes. It was Wiener who constructed for the first time in 1923 a probability measure on the space of all continuous functions (i. e. the Wiener measure) which provided an ideal math ematical model for Brownian motion. Then some important properties of Wiener integrals, especially the quasi-invariance of Gaussian measures, were discovered by R. Cameron and W. Martin[l, 2, 3]. In 1931, Kolmogorov[l] deduced a second partial differential equation for transition probabilities of Markov processes order with continuous trajectories (i. e. diffusion processes) and thus revealed the deep connection between theories of differential equations and stochastic processes. The stochastic analysis created by K. Ito (also independently by Gihman [1]) in the forties is essentially an infinitesimal analysis for trajectories of stochastic processes. By virtue of Ito's stochastic differential equations one can construct diffusion processes via direct probabilistic methods and treat them as function als of Brownian paths (i. e. the Wiener functionals).
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Edité par Kluwer Academic Publishers, US, 2001
ISBN 10 : 079236208X ISBN 13 : 9780792362081
Langue: anglais
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Ajouter au panierHardback. Etat : New. 2000 ed. The infinite dimensional analysis as a branch of mathematical sciences was formed in the late 19th and early 20th centuries. Motivated by problems in mathematical physics, the first steps in this field were taken by V. Volterra, R. GateallX, P. Levy and M. Frechet, among others (see the preface to Levy[2]). Nevertheless, the most fruitful direction in this field is the infinite dimensional integration theory initiated by N. Wiener and A. N. Kolmogorov which is closely related to the developments of the theory of stochastic processes. It was Wiener who constructed for the first time in 1923 a probability measure on the space of all continuous functions (i. e. the Wiener measure) which provided an ideal math ematical model for Brownian motion. Then some important properties of Wiener integrals, especially the quasi-invariance of Gaussian measures, were discovered by R. Cameron and W. Martin[l, 2, 3]. In 1931, Kolmogorov[l] deduced a second partial differential equation for transition probabilities of Markov processes order with continuous trajectories (i. e. diffusion processes) and thus revealed the deep connection between theories of differential equations and stochastic processes. The stochastic analysis created by K. Ito (also independently by Gihman [1]) in the forties is essentially an infinitesimal analysis for trajectories of stochastic processes. By virtue of Ito's stochastic differential equations one can construct diffusion processes via direct probabilistic methods and treat them as function als of Brownian paths (i. e. the Wiener functionals).
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EUR 15,63 expédition depuis Chine vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Ajouter au panierpaperback. Etat : New. Paperback. Pub Date: 1997-07-01 Pages: 367 Language: Chinese version of Publisher: Science Press theory of infinite dimensional stochastic analysis cited systematic introduction Malliavin white noise analysis and analysis of these two important areas of infinite dimensional stochastic analysis. Introduction of infinite dimensional stochastic analysis consists of five chapters. The first chapter introduces the basics of infinite dimensional analysis. .
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Introduction to Infinite Dimensional Stochastic Analysis
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