Métodos Numéricos para Ecuaciones Diferenciales Estocásticas.
Reunión inicial: lunes 11 de marzo de 2024, 8:00 horas, salón 15, Facultad de Ciencias Económicas y de Administración.
Enlace Zoom reunión inicial
https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/85741200296?pwd=LzJ5ZWFaVkg3UDhoWkxXb2xxYUpkdz09
Meeting ID: 857 4120 0296
Passcode: @Y%1?rScSm
El curso, dirigido a estudiantes de posgrado y avanzados de grado, se realizará en modalidad híbrida.
El objetivo de este curso es proporcionar un conocimiento básico de las ecuaciones diferenciales estocásticas y su solución numérica, útil para el modelado científico, guiados por aplicaciones en matemática financiera, ciencia de materiales, problemas de flujo geofísico, difusión turbulenta, teoría del control y métodos Monte Carlo.
Discutiremos cuestiones básicas para la aproximación numérica de ecuaciones diferenciales estocásticas, por ejemplo, para determinar el precio de una opción, ¿es más eficaz resolver la ecuación en derivadas parciales determinista de Black y Scholes o utilizar un método de Monte Carlo basado en una representación estocástica?
El curso tratará la teoría básica de las ecuaciones diferenciales estocásticas, incluyendo aproximación débil y fuerte, métodos numéricos eficientes y estimaciones del error, la relación entre las ecuaciones diferenciales estocásticas y las ecuaciones en derivadas parciales, la reducción de la varianza, etc. También se profundizarán temas de control óptimo para ecuaciones diferenciales ordinarias y ecuaciones diferenciales estocásticas y conexiones con la ecuación en derivadas parciales no lineal de Hamilton-Jacobi-Bellman, y con el aprendizaje automático.
Más información: se adjunta ficha del curso.
Inscripción al curso y otras consultas: enviar correo al Prof. Marco Scavino (marco.scavino@fcea.edu.uy)