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| Scuola di Ingegneria | ||
| MATHEMATICAL ENGINEERING - INGEGNERIA MATEMATICA | ||
Insegnamento
STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, WITH NUMERICS
INP5070418, A.A. 2017/18
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18
STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, WITH NUMERICS
INP5070418, A.A. 2017/18
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea magistrale in MATHEMATICAL ENGINEERING - INGEGNERIA MATEMATICA (Ord. 2017) IN2191, ordinamento 2017/18, A.A. 2017/18 |
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|---|---|---|
| Curriculum | FINANCIAL ENGINEERING [002PD] | |
| Crediti formativi | 9.0 | |
| Tipo di valutazione | Voto | |
| Denominazione inglese | STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, WITH NUMERICS | |
| Dipartimento di riferimento | Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale (ICEA) | |
| Obbligo di frequenza | No | |
| Lingua di erogazione | INGLESE | |
| Sede | PADOVA | |
| Corso singolo | È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo | |
| Corso a libera scelta | È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta |
Docenti
| Responsabile | TIZIANO VARGIOLU | MAT/06 |
|---|
Dettaglio crediti formativi
| Tipologia | Ambito Disciplinare | Settore Scientifico-Disciplinare | Crediti |
|---|---|---|---|
| CARATTERIZZANTE | Discipline matematiche, fisiche e informatiche | MAT/06 | 9.0 |
Modalità di erogazione
| Periodo di erogazione | Secondo semestre |
|---|---|
| Anno di corso | I Anno |
| Modalità di erogazione | frontale |
Organizzazione della didattica
| Tipo ore | Crediti | Ore di Corso |
Ore Studio Individuale |
Turni |
|---|---|---|---|---|
| LEZIONE | 9.0 | 72 | 153.0 | Nessun turno |
| Prerequisiti: | None |
| Conoscenze e abilita' da acquisire: | Objective
Introduce the students to the fundamental topics of stochastic differential equations and their numerical solution. Outcomes A student who has met the objectives of the course will have a basic knowledge of : • Stochastic differential equations • Monte Carlo simulations |
| Modalita' di esame: | Final examination based on: Written and oral examination. |
| Criteri di valutazione: | Critical knowledge of the course topics. Ability to present the studied material. |
| Contenuti: | 1. Introduction to martingales.
2. Brownian motion. 3. Ito's stochastic integral. 4. Ito's formula and Girsanov theorem. 5. Stochastic differential equations (Geometric Brownian motion, Ornstein-Uhlenbeck process, other). 6. Feynman-Kac's formula. 7. Monte Carlo simulation of SDEs. |
| Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: | Lecture supported by tutorial, exercises and laboratory activities. |
| Eventuali indicazioni sui materiali di studio: | Lecture notes and reference books will be given by the lecturer. |
| Testi di riferimento: |
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