Аннотация: The basis of this book is composed on the monographs:1. Kuznetsov D.F. Strong Approximation of Multiple Ito and Stratonovich Stochastic Integrals. Multiple Fourier series approach. St.-Petersburg Polytechnical University Press, St.-Petersburg. 2011. 282 p. (in English);2. Dmitriy Kuznetsov. Approximation of Multiple Ito and Stratonovich Stochastic Integrals. Multiple Fourier series approach. AV Akademikerverlag, Saarbrucken. 2012, 300 p. (In English), which are the first monographs where the problem of strong (mean-square) approximation of multiple Ito and Stratonovich stochastic integrals is sistematically analyzed in the context of numerical integration of stochastic differential Ito equations. The presented book and mentioned monographs successfully use the tool of multiple and iterative Fourier series, built in the space L2 and pointwise, for the strong approximation of multiple stochastic integrals and open a new direction in researching of multiple Ito and Stratonovich stochastic integrals. We obtained exact expressions for mean-square errors of approximation of multiple Ito stochastic integrals of 1 - 4 multiplicity. We provided a significant practical material devoted to approximation of specific multiple Ito and Stratonovich stochastic integrals of 1 - 5 multiplicity using the system of Legendre polynomials and the system of trigonometric functions. We compared the methods formulated in this book with existing methods. We consider some weak approximations of multiple Ito stochastic integrals. We proved the theorems about integration order replacement for multiple Ito stochastic integrals and for the multiple stochastic integrals according to martingale. We brought out two families of analytical formulas for calculation of stochastic integrals. This book will be interesting for specialists dealing with the theory of stochastic processes, applied and computational mathematics, senior students and postgraduates of technical institutes and universities, as well as for computer experts.

Аннотация: Дается систематическое изложение современной теории эллиптических и параболических уравнений для мер; типичными примерами являются уравнения Фоккера-Планка-Колмогорова для вероятностных распределений.

Аннотация: Книга посвящена применению методов теории функций вещественной переменной и теории дифференциальных уравнений в стохастическом анализе. Материал охватывает общую теорию локальных времен для детерминированных функций, теорию симметричных интегралов, и теорию детерминированных аналогов стохастических дифференциальных уравнений. Предложены новые методы нахождения решений стохастических дифференциальных уравнений. Приведено решение задачи оптимальной фильтрации нелинейных одномерных диффузионных процессов, рассмотрена задача оптимального управления диффузионным процессом с потраекторным целевым функционалом. Для научных работников в области математики и смежных областях, а также для аспирантов и студентов математических специальностей.

Аннотация: В настоящей книге как нигде полно и глубоко освещена проблема аппроксимации повторных стохастических интегралов Ито и Стратоновича применительно к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений, причем центральное место в этой части книги занимают полученные автором результаты. Монография может рассматриваться как не имеющая аналогов на русском языке энциклопедия по численным методам и схемам для стохастических дифференциальных уравнений. По охвату приложений и численным примерам решения математических задач, связанных со стохастическими дифференциальными уравнениями, книга занимает видное место. Приведены полные тексты компьютерных программ в системе MATLAB 7.0. Изложение подробно и доступно, несмотря на достаточно высокую степень новизны изучаемой проблемы (проблема численного интегрирования стохастических дифференциальных уравнений получила интенсивное развитие лишь в 80-х годах XX века) и ее высокую "формулоемкость" (такова специфика указанной проблемы). В данной книге интенсивно развивается перспективный подход к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито, основанный на стохастических аналогах формулы Тейлора для решений данных уравнений и специальных методах аппроксимации повторных стохастических интегралов. Книга окажется интересной специалистам по теории случайных процессов, прикладной и вычислительной математике, студентам старших курсов и аспирантам технических вузов и университетов, программистам.

Аннотация: В настоящей книге как нигде полно и глубоко освещена проблема аппроксимации повторных стохастических интегралов Ито и Стратоновича применительно к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений, причем центральное место в этой части книги занимают полученные автором результаты. Монография может рассматриваться как не имеющая аналогов на русском языке энциклопедия по численным методам и схемам для стохастических дифференциальных уравнений. По охвату приложений и численным примерам решения математических задач, связанных со стохастическими дифференциальными уравнениями, книга занимает видное место.Приведены полные тексты компьютерных программ в системе MATLAB 7.0. Изложение подробно и доступно, несмотря на достаточно высокую степень новизны изучаемой проблемы (проблема численного интегрирования стохастических дифференциальных уравнений получила интенсивное развитие лишь в 80-х годах XX века) и ее высокую "формулоемкость" (такова специфика указанной проблемы). В данной книге интенсивно развивается перспективный подход к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито, основанный на стохастических аналогах формулы Тейлора для решений данных уравнений и специальных методах аппроксимации повторных стохастических интегралов. Книга окажется интересной специалистам по теории случайных процессов, прикладной и вычислительной математике, студентам старших курсов и аспирантам технических вузов и университетов, программистам.