Algoritmos de red neuronal profunda para PIDEs parabólicos y aplicaciones en seguros y finanzas
Autores: Frey, Rüdiger; Köck, Verena
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Algoritmos de red neuronal profunda para PIDEs parabólicos y aplicaciones en seguros y finanzas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Red neuronal
Ecuaciones integro-diferenciales parciales
Método de división profunda
Términos no locales
Seguros
Finanzas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
En este documento estudiamos algoritmos de redes neuronales profundas para resolver ecuaciones diferenciales parabólicas parciales integro-semilineales y lineales con condiciones de contorno en alta dimensión. Nuestro método puede considerarse como una extensión del método de división profunda para EDPs a ecuaciones con términos no locales. Para demostrar la viabilidad de nuestro enfoque, discutimos varios estudios de casos en seguros y finanzas.
Descripción
En este documento estudiamos algoritmos de redes neuronales profundas para resolver ecuaciones diferenciales parabólicas parciales integro-semilineales y lineales con condiciones de contorno en alta dimensión. Nuestro método puede considerarse como una extensión del método de división profunda para EDPs a ecuaciones con términos no locales. Para demostrar la viabilidad de nuestro enfoque, discutimos varios estudios de casos en seguros y finanzas.