Untersuchung des Langzeitverhaltens von Diffusionen unter Einbeziehung dynamischer Systeme

研究涉及动态系统的扩散的长期行为

• 批准号: 18365741
• 负责人: Dr. Brice Franke
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl Stochastik, insbes. Wahrscheinlichkeitstheorie und ihre Anwendungen
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Fellowships
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2004-12-31 至 2006-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/18365741?language=en
• 关键词: Untersuchung; des; Langzeitverhaltens; von; Diffusionen

Zur Vorhersage von zufälligen Prozessen in Natur und Technik werden Markov Monte-Carlo Methoden benutzt, die auf Computer-generiertem Zufall basieren. Die effizientere Erzeugung solcher Zufallsprozesse führt zur Verbesserung der angestrebten Vorhersagen und liegt daher im Interesse der Forschung. Hier ist es wichtig, ob und inwiefern die Konvergenz von stochastischen Prozessen gegen ihre invariante Verteilung durch Störungen mit einem geeigneten dynamischen System beschleunigt werden kann. Dies führt zu neuen mathematischen Fragestellungen, die im Wesentlichen von der Arbeitsgruppe um Professor Sheu und Professor Hwang an der Academia Sinica untersucht werden. Im Rahmen eines gemeinsamen Forschungsvorhabens wollen wir Methoden aus der Theorie der dynamischen Systeme einsetzen, um das asymptotische Verhalten von Diffusionsprozessen unter Störungen zu verstehen. Dieser neue Ansatz soll zu einer effizienteren Erzeugung von Zufallszahlen und darüber hinaus zu einem besseren Verständnis von Diffusionsprozessen und dynamischen Systemen führen.

自然和技术中的自然和技术研究是基于马尔可夫蒙特卡罗方法的，是基于计算机生成的。探索。谢教授和黄教授在中央研究院工作组。 Ansatz soll zu einer effizienteren Erzeugung von Zufallszahlen and darüber hinaus zu einem besseren Verständnis von Diffusionsprozessen und Dynamischen Systemen führen。