线性增长条件下的倒向重随机微分方程  

Backward Doubly Stochastic Differential Equations under Linear Growth Condition

作　　者：陈敏[1] 申晓慧[1] 江龙[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学理学院,江苏徐州221116

出　　处：《河南师范大学学报（自然科学版）》2016年第6期9-14,共6页Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(11371362)

摘　　要：研究倒向重随机微分方程,在生成元f关于(y,z)连续且线性增长、生成元g关于(y,z)满足Mao的非Lipschitz条件下,得到了其最小解存在定理.推广了倒向重随机微分方程在随机控制和数理金融等方面的应用.This paper aims to investigate the uniqueness of minimal solution of Backward Doubly Stochastic Differential Equations,where the generator fis continuous and has a linear growth in（y,z）,and the generator gsatisfies Mao＇s non-Lipschitz condition in（y,z）.The research results can be applied in stochastic controls and mathematical finance.

关 键 词：倒向重随机微分方程 线性增长 非LIPSCHITZ条件 最小解 

分 类 号：O211[理学—概率论与数理统计]