[EstudiantesMatemática]Difusión curso Métodos Numéricos para Ecuaciones Diferenciales Estocásticas

[Ernesto Mordecki]

Estimadas/os:

Tenemos el agrado de anunciar que en el primer semestre de 2024 el Prof. *Raul
Tempone* (raul.tempone en kaust.edu.sa)
llevará a cabo el curso

*Métodos Numéricos para Ecuaciones Diferenciales Estocásticas.*

Reunión inicial: *lunes 11 de marzo de 2024, 8:00 horas, salón 15, Facultad
de Ciencias Económicas y de Administración.*

El curso, dirigido a estudiantes de posgrado y avanzados de grado, se
realizará en modalidad híbrida.

El objetivo de este curso es proporcionar un conocimiento básico de las
ecuaciones diferenciales estocásticas y su solución numérica, úitl para el
modelado científico, guiados por aplicaciones en matemática financiera,
ciencia de materiales, problemas de flujo geofísico, difusión turbulenta,
teoría del control y métodos Monte Carlo.
Discutiremos cuestiones básicas para la aproximación numérica de ecuaciones
diferenciales estocásticas, por ejemplo, para determinar el precio de una
opción, ¿es más eficaz resolver la ecuación en derivadas parciales
determinista de Black y Scholes o utilizar un método de Monte Carlo basado
en una representación estocástica?
El curso tratará la teoría básica de las ecuaciones diferenciales
estocásticas, incluyendo aproximación débil y fuerte, métodos numéricos
eficientes y estimaciones del error, la relación entre las ecuaciones
diferenciales estocásticas y las ecuaciones en derivadas parciales, la
reducción de la varianza, etc. También se profundizarán temas de control
óptimo para ecuaciones diferenciales ordinarias y ecuaciones diferenciales
estocásticas y conexiones con la ecuación en derivadas parciales no lineal
de Hamilton-Jacobi-Bellman, y con el aprendizaje automático.

Más información: se adjunta ficha del curso.

Inscripción al curso y otras consultas: enviar correo al Prof. Marco
Scavino (marco.scavino en fcea.edu.uy)

Gracias por su atención.
Saludos,
Marco
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <http://listas.cmat.edu.uy/pipermail/listaestudiantes/attachments/20240227/1838fc91/attachment-0001.html>
------------ próxima parte ------------
A non-text attachment was scrubbed...
Name: Curso_Métodos_Numéricos_EDEs.pdf
Type: application/pdf
Size: 318357 bytes
Desc: no disponible
URL: <http://listas.cmat.edu.uy/pipermail/listaestudiantes/attachments/20240227/1838fc91/attachment-0001.pdf>