Лекции
1
Лекция 1. Введение. Основные понятия. Винеровский процесс. Стохастический интеграл
01:29:41
2
Лекция 2. Мартингальные неравенства. Их приложение к стохастическим интегралам. Стохастический дифференциал
01:26:43
3
Лекция 3. Формулы Ито. Стохастическое дифференциальное уравнение
01:24:09
4
Лекция 4. СДУ Ито. Существование и единственность решения. Непрерывная зависимость решения от случайного начального условия
00:59:39
5
Лекция 5. Марковское свойство. Строго марковское свойство. Принцип Ямада – Ватанабе. Теорема о сильной единственности
01:46:36
6
Лекция 6. Стохастические экспоненты
01:20:44
7
Лекция 7. Стохастические экспоненты (продолжение). Экспоненциальные оценки для стохастических интегралов. Потраекторная единственность
01:19:44
8
Лекция 8. Теоремы о сильных решениях. Теоремы сравнения. Теорема Скорохода о слабом решении
01:19:26
9
Лекция 9. Теорема Скорохода о слабых решениях. Оценки Крылова. Теорема Крылова о слабых решениях
01:48:54
10
Лекция 10. Формула Ито – Крылова. Уравнение теплопроводности
01:11:45
11
Лекция 11. Уравнение Лапласа. Уравнение Пуассона
01:37:23
12
Лекция 12. Инвариантные меры для решения СДУ. Уравнение Пуассона в d-мерном пространстве
01:01:37
13
Лекция 13. Уравнение Пуассона в d-мерном пространстве (продолжение)
01:16:47
14
Лекция 14. Сходимость к инвариантным мерам. Метод каплинга
01:23:10
15
Лекция 15. Уравнения Фоккера — Планка — Колмогорова. Управляемые диффузионные процессы. Уравнение Беллмана
01:32:29
16
Лекция 16. Стохастические уравнения Маккина — Власова
01:04:45
17
Лекция 17. Обратные СДУ Парду — Пенга. Теорема Кларка
01:15:40
18
Лекция 18. Теорема Парду — Пенга
01:04:39
19
Лекция 19. Прямые обратные СДУ
00:44:50