分形布朗运动驱动的随机微分方程的逼近解（英文）  

Approximation of stochastic differential equation driven by fractional Brownian motion

作　　者：罗交晚[1] 刘卫国[1] 

机构地区：[1]广州大学数学与信息科学学院,广东广州510006

出　　处：《广州大学学报（自然科学版）》2014年第2期1-3,共3页Journal of Guangzhou University:Natural Science Edition

基　　金：Supported by the NSF of China(11271093)

摘　　要：利用Malliavin微积分和维纳Chaos分解知识,对一类由分形布朗运动驱动的随机微分方程的解在均方意义下进行逼近并得出了误差的上、下确界.Approximating to the result of stochastic the sense of mean square error criterion by means we derive the lower and upper error bounds. differential equation driven by fractional Brownian motion in of the Malliavin calculus and Wiener Chaos decomposition,

关 键 词：分形布朗运动 Chaos分解 条件期望 

分 类 号：O211.63[理学—概率论与数理统计]