基于倒向随机微分方程的理论和方法对SPDE若干问题的研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11871163
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    54.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0210.随机分析与随机过程
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In the study of SPDE, the theories and methods of backward stochastic differential equations play a special role in some issues. This project aims to study some types of nonlinear SPDEs, backward stochastic partial differential equations by the tool of backward stochastic differential equations. The specific research contents include: 1. prove the existence of random periodic solution of stochastic Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and construct the random periodic solution by the optimal solution of corresponding control problem; 2. establish the nonlinear Feynman-Kac formula for stochastic Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and apply it to the stochastic recursive linear quadratic optimal control problem; 3. establish the relationship between mass-conserving stochastic Allen-Cahn equation and corresponding backward doubly stochastic differential equation, and construct the stationary solution of stochastic Allen-Cahn equation; 4. prove the regularities for two types of degenerate backward stochastic partial differential equations with non-Lipschitz coefficients, and apply them to the optimal consumption-investment problems with stochastic differential utilities. The above studies involve the theories like regularities, random periodic solutions and stationary solutions of SPDEs, and have applications in the research fields like random dynamical system, stochastic control.
在SPDE的研究中,倒向随机微分方程的理论和方法在一些问题中起着独到的作用,本项目致力于以倒向随机微分方程为工具,研究几类非线性的SPDE、倒向随机偏微分方程。具体研究内容包括1.证明随机Hamilton-Jacobi-Bellman方程的随机周期解的存在性,并利用对应的控制问题的最优解构造出随机周期解;2.建立随机Hamilton-Jacobi-Bellman方程的非线性Feynman-Kac公式,并应用到随机递归线性二次最优控制问题中;3.建立质量守恒的随机Allen-Cahn方程与对应的倒向重随机微分方程的联系,构造质量守恒的随机Allen-Cahn方程的平稳解;4.证明两类非Lipschitz系数的可退化倒向随机偏微分方程的正则性,并应用到随机微分效用函数的最优消费投资问题中。这些研究内容涉及SPDE的正则性、随机周期解、平稳解等理论,并应用到随机动力系统、随机控制等领域。

结项摘要

本项目致力于以倒向随机微分方程为工具,研究几类非线性的随机偏微分方程、倒向随机偏微分方程,这些研究体现了倒向随机微分方程的理论和方法在一些随机分析问题中的独到作用。项目的研究内容涉及随机偏微分方程的正则性、随机周期解、平稳解等理论,并可应用到随机动力系统、随机控制等相关领域,兼具理论和应用价值。..本项目顺利完成既定研究计划,证明了随机Hamilton-Jacobi-Bellman方程的非线性Feynman-Kac公式,噪声依赖于空间变量的随机偏微分方程的适定性、正则性和解的周期性,质量守恒的随机偏微分方程的非线性Feynman-Kac公式及其平稳解的存在性,区域反射的倒向随机偏微分方程的适定性和正则性等等。在完成原有研究计划的基础上,对一些相关问题进行了扩展研究,证明了依赖于背景风险离散值的最优保险问题解的存在唯一性,不确定市场中非Lipschitz随机微分效用下最优消费投资组合问题的稳健控制的显示解,时间无穷、控制受限且系数随机的线性二次最优控制问题最优解,观点依赖的效用函数存在唯一性的结果等等。..在项目执行期间,项目主要成员共计发表标注了本项目基金号的论文8篇,发表的杂志包括“SIAM Journal on Mathematical Analysis”、“Journal of Differential Equations”、“Stochastic Processes and their Applications”、“Automatica”、“Applied Mathematics and Optimization”等高水平学术期刊。项目负责人在项目执行期间合作组织学术会议3次,学术会议邀请报告14次。在研究生培养方面,项目负责人在此期间共有20名硕士生顺利毕业。项目负责人在此期间申请到国家重点研发计划子课题1项,上海市科委面上项目1项。项目的研究结果推动了随机Hamilton-Jacobi-Bellman方程、随机偏微分方程的随机周期解、质量守恒的随机偏微分方程、非Lipschitz的倒向随机偏微分方程、区域反射的倒向随机偏微分方程、最优保险、不确定市场的最优消费投资、随机系数的线性二次最优控制、观点依赖的效用函数等研究问题的进展,并将理论研究应用到随机控制、金融数学等相关领域。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The solution of the optimal insurance problem with background risk
具有背景风险的最优保险问题的求解
  • DOI:
    10.1155/2019/2759398
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Function Spaces
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Fan Yulian
  • 通讯作者:
    Fan Yulian
Constrained stochastic LQ optimal control problem with random coefficients on infinite time horizon
无限时间范围内随机系数约束随机LQ最优控制问题
  • DOI:
    10.1007/s00245-019-09576-z
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Optimization
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Pu Jiangyan;Zhang Qi
  • 通讯作者:
    Zhang Qi
Mass-conserving stochastic partial differential equations and backward doubly stochastic differential equations
质量守恒随机偏微分方程和后向双随机微分方程
  • DOI:
    10.1016/j.jde.2022.05.015
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Differential Equations
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Zhang Qi;Zhao Huaizhong
  • 通讯作者:
    Zhao Huaizhong
The link between stochastic differential equations with non-Markovian coefficients and backward stochastic partial differential equations
非马尔可夫系数随机微分方程与后向随机偏微分方程之间的联系
  • DOI:
    10.1007/s10114-020-9345-x
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Acta Mathematica Sinica, English Series
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lin Lin;Xu Fang;Zhang Qi
  • 通讯作者:
    Zhang Qi
A belief-dependent utility model
依赖信念的效用模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Fan Yulian
  • 通讯作者:
    Fan Yulian

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  • 通讯作者:
    张奇
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘广明
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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