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a Ciclo Unico
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

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

Calendario
Inizio attività didattiche 26/02/2018
Fine attività didattiche 01/06/2018

Syllabus
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: