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A new numerical method for 1-D backward stochastic differential equations without using conditional expectations

机译:1-D后向随机微分方程的新数值方法而不使用条件期望

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摘要

In this paper, we propose a new numerical method for 1-D backward stochastic differential equations (BSDEs for short) without using conditional expectations. The approximations of the solutions are obtained as solutions of a backward linear system generated by the terminal conditions. Our idea is inspired from the extended Kalman filter to non-linear system models by using a linear approximation around deterministic nominal reference trajectories.
机译:在本文中,我们提出了一种在不使用条件期望的情况下为1-D后向随机微分方程(BSDES短)的新数值方法。 可以获得溶液的近似作为由终端条件产生的后向线性系统的溶液。 我们的想法是通过使用确定性标称参考轨迹周围的线性近似来激发扩展卡尔曼滤波器到非线性系统模型。

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