Метод аппроксимации цепей Маркова
В численных методах решения стохастических дифференциальных уравнений метод аппроксимации цепей Маркова (MCAM) принадлежит к нескольким численным (схемным) подходам, используемым в теории стохастического управления . К сожалению, простая адаптация детерминистских схем сопоставления со стохастическими моделями, такими как метод Рунге-Кутты, вообще не работает.
Это мощный и широко используемый набор идей, а в связи с нынешним зачатком стохастического контроля его можно даже назвать «пониманием». для численных и других задач аппроксимации случайных процессов . [1] [2] Они представляют собой аналоги детерминированной теории управления, такой как теория оптимального управления . [3]
Основная идея MCAM заключается в аппроксимации исходного управляемого процесса выбранным управляемым марковским процессом в конечном пространстве состояний . В случае необходимости необходимо также аппроксимировать функцию стоимости той, которая соответствует цепи Маркова, выбранной для аппроксимации исходного случайного процесса.
См. также [ править ]
- Теория управления
- Оптимальное управление
- Стохастическое дифференциальное уравнение
- Дифференциальное уравнение
- Численный анализ
- Случайный процесс
Ссылки [ править ]
- ^ Гарольд Дж. Кушнер, Пол Дж. Дюпюи, Численные методы решения задач стохастического управления в непрерывном времени, Приложения математики 24, Springer-Verlag, 1992.
- ^ П. Е. Клоден, Экхард Платен, Численные решения стохастических дифференциальных уравнений, Приложения математики 23, Стохастическое моделирование и прикладная вероятность, Springer, 1992.
- ^ Ф. Б. Хэнсон, «Приближение Марковской цепи» , в CT Leondes, изд., Методы стохастических цифровых систем управления , Academic Press, 1996, ISBN 978-0120127764 .