Solveurs numériques pour les équations différentielles stochastiques dans R: en existe-t-il?

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Je recherche un package R général, propre et rapide (c'est-à-dire en utilisant des routines C ++) pour simuler des chemins à partir d'une diffusion non linéaire non homogène comme (1) en utilisant le schéma Euler-Maruyama, le schéma Milstein (ou tout autre). Celui-ci est destiné à être intégré dans un code d'estimation plus large et mérite donc d'être optimisé.

(1)réXt=F(θ,t,Xt)rét+g(θ,t,Xt)réWt,

avec le mouvement brownien standard. Wt

r simulation stochastic-processes markov-process julien stirnemann
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(+1) Question intéressante. Il est important de noter que la solution à ce type de SDE n'existe pas toujours ou qu'elle n'est peut-être pas unique. De plus, la simulation des processus de diffusion peut être assez difficile (c'est en fait un sujet brûlant en ce moment).
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Il est. Les solutions analytiques sont en effet rares et l'existence d'une solution est à démontrer mais vous êtes toujours capable de simuler quand même ... Je finirai par recoder mes programmes R en C si personne ne trouve un outil tout fait ... la plupart les logiciels d'analyse générale ont généralement un solveur polyvalent drôle R semble ne fournir que des simulateurs spécifiques, ou j'ai peut-être négligé le bon package
julien stirnemann
Voici un bon endroit (et des gens) pour commencer: web.warwick.ac.uk/statsdept/user-2011/tutorials/Soetaert.html
JohnRos

Réponses:

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CRAN est votre ami: http://cran.r-project.org/web/views/DifferentialEquations.html

Équations différentielles stochastiques (SDE)

Dans une équation différentielle stochastique, la quantité inconnue est un processus stochastique.

  • Le package sdefournit des fonctions de simulation et d'inférence pour les équations différentielles stochastiques. Il s'agit du dossier d'accompagnement du livre d'Iacus (2008).
  • Le paquet pompcontient des fonctions d'inférence statistique pour les processus de Markov partiellement observés.
  • Le Sim.DiffProcpackage simule les processus de diffusion et a des fonctions pour la solution numérique des équations différentielles stochastiques.
  • Le package GillespieSSAimplémente l'algorithme de simulation stochastique exact de Gillespie (méthode directe) et plusieurs méthodes approximatives.
Stéphane Laurent
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