Optimal solutions for inclusions of geometric Brownian motion type with mean derivatives

Бесплатный доступ

The idea of mean derivatives of stochastic processes was suggested by E. Nelson in 60-th years of XX century. Unlike ordinary derivatives, the mean derivatives are well-posed for a very broad class of stochastic processes and equations with mean derivatives naturally arise in many mathematical models of physics (in particular, E. Nelson introduced the mean derivatives for the needs of Stochastic Mechanics, a version of quantum mechanics). Inclusions with mean derivatives is a natural generalization of those equations in the case of feedback control or in motion in complicated media. The paper is devoted to a brief introduction into the theory of equations and inclusions with mean derivatives and to investigation of a special type of such inclusions called inclusions of geometric Brownian motion type. The existence of optimal solutions maximizing a certain cost criterion, is proved.

Еще

Mean derivatives, stochastic differential inclusions, optimal solution

Короткий адрес: https://sciup.org/147159223

IDR: 147159223

Список литературы Optimal solutions for inclusions of geometric Brownian motion type with mean derivatives

  • Nelson, E. Derivation of the Schrödinger equation from Newtonian mechanics/E. Nelson//Phys. Reviews. -1966. -V. 150. -P. 1079-1085.
  • Nelson, E. Dynamical theory of Brownian motion/E. Nelson. -Princeton: Princeton University Press, 1967. -142 p.
  • Nelson, E. Quantum fluctuations/E. Nelson. -Princeton: Princeton University Press, 1985. -147 p.
  • Gliklikh, Yu.E. Global and Stochastic Analysis with Applications to Mathematical Physics/Yu.E. Gliklikh. -London: Springer-Verlag, 2011. -460 p.
  • Azarina, S.V. Differential inclusions with mean derivatives/S.V. Azarina, Yu.E. Gliklikh//Dynamic systems and applications. -2007. -V. 16. -P. 49-72.
  • Азарина, С.В. Включения с производными в среднем для процессов типа геометрического броуновского движения и их приложения/С.В. Азарина, Ю.Е. Гликлих//Семинар по глобальному и стохастическому анализу. -2009. -Вып. 4. -С. 3-8.
  • Введение в теорию многозначных отображений и дифференциальных включений/Ю.Г. Борисович, Б.Д. Гельман, А.Д. Мышкис, В.В. Обуховский. -М.: Комкнига, 2005. -213 с.
  • Гликлих, Ю.Е. Глобальный и стохастический анализ в задачах математической физики/Ю.Е. Гликлих. -М.: Комкнига, 2005. -416 с.
  • Гихман, И.И. Теория случайных процессов/И.И. Гихман, А.В. Скороход. -М.: Наука, 1975. -Т.3. -496 с.
  • Канторович Л.В. Функциональный анализ/Л.В. Канторович, Г.П. Акилов. -М.: Наука, 1977. -742 с.
  • Партасарати, К. Введение в теорию вероятностей и теорию меры/К. Партасарати. -М.: Мир, 1988. -343 с.
  • Gliklikh, Yu.E. Stochastic differential inclusions of Langevin type on Riemannian manifolds/Yu.E. Gliklikh, A.V. Obukhovski//Discussiones Mathematicae DICO. -2001. -V. 21. -P. 173-190.
  • Иосида, К. Функциональный анализ/К. Иосида. -М.: Мир, 1967. -624 с.
  • Биллингсли П. Сходимость вероятностных мер/П. Биллингсли. -М.: Наука, 1977. -351 с.
Еще
Статья научная