This package gives an introduction to applied stochastic methods: starting with the Brownian process, stochastic calculus and SDEs, to exploring the connection from PDEs and SDEs and finding methods to approximate complex systems of SDEs to simpler and solvable ones. Finally it introduces linear re...
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Providing an introduction to stochasticity, the Brownian process and stochastic calculus to implement fundamental methods to solve stochastic differential equations
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Providing methods to approximate complex systems of stochastic differential equations to simpler ones that can be solved
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Investigating the connection between stochastic differential equations and partial differential equations in order to use PDEs to solve or find characteristics of the SDE and viceversa
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Providing methods to use the known past behaviour of a stochastic process in order to predict its response to a perturbation
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