Vectorización de algoritmos generales de convergencia fuerte para la solución de ecuaciones diferenciales estocásticas (SDE)

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dc.audienceGeneralspa
dc.contributor.authorQuiñones Botero, Carlos Eduardospa
dc.contributor.directorLondoño L., Jaimespa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Matemáticas Aplicadasspa
dc.date.accessioned2012-10-31T14:13:28Z
dc.date.available2012-10-31
dc.date.available2012-10-31T14:13:28Z
dc.date.issued2007
dc.descriptionLa teoría de las Ecuaciones Diferenciales Estocásticas (SDE) ha sido desarrollada en el último medio siglo, pero no se ha creado una librería para la solución numérica de este tipo de ecuaciones. A pesar de que actualmente existen métodos numéricos de alta eficiencia para la solución de las SDE y de que existen aplicaciones académicas e industriales en donde se utilizan, no se ha desarrollado una librería de fuente abierta que implemente vectorizadamente los mejores algoritmos disponibles actualmente. Las implementaciones actuales tienen una o varias de las siguientes desventajas: No son de fuente abierta, solo implementan uno o dos algoritmos, no son vectorizadas o implementan algoritmos que no son de aplicación general. Esta situación limita seriamente las aplicaciones de este tipo de ecuaciones, porque para cada aplicación se requiere escribir un código que resuelva las ecuaciones involucradas.spa
dc.descriptionvi, 69 p.spa
dc.description.tableofcontentsContenido parcial: Problemas que SDEBLAS puede resolver -- SDEBLAS comparado con otros programas para tareas similares -- Problemas conocidos de SDEBLAS – BLAS – LAPACK -- Herramientas para la solución numérica de SDE -- Métodos numéricos.spa
dc.identifier.local515.35 Q79
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/244
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias y Humanidades. Departamento de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.programMaestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectTrabajo intelectual. Universidad EAFITspa
dc.subjectTesis. Maestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.subjectMétodo de Euler - Maruyamaspa
dc.subjectExpansiones de Taylor estocásticasspa
dc.subjectIntegración estocásticaspa
dc.subjectStochastic Integrationspa
dc.subject.ddcAnalysisspa
dc.subject.ddcDifferential calculus and equationsspa
dc.subject.ddcDifferential equationsspa
dc.subject.keywordIntellectual work. Universidad EAFITeng
dc.subject.keywordThesis. Master's Degree in Applied Mathematicseng
dc.subject.keywordEuler - Maruyama methodeng
dc.subject.keywordStochastic Taylor expansioneng
dc.subject.lembECUACIONES DIFERENCIALES ESTOCASTICASspa
dc.subject.lembECUACIONES DIFERENCIALESspa
dc.titleVectorización de algoritmos generales de convergencia fuerte para la solución de ecuaciones diferenciales estocásticas (SDE)spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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