Počet záznamů: 1
An optimal Gauss-Markov approximation for a process with stochastic drift and applications
- 1.
SYSNO ASEP 0534260 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název An optimal Gauss-Markov approximation for a process with stochastic drift and applications Tvůrce(i) Ascione, G. (IT)
D´Onofrio, G. (IT)
Košťál, Lubomír (FGU-C) RID, ORCID, SAI
Pirozzi, E. (IT)Zdroj.dok. Stochastic Processes and their Applications. - : Elsevier - ISSN 0304-4149
Roč. 130, č. 11 (2020), s. 6481-6514Poč.str. 34 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. NL - Nizozemsko Klíč. slova stochastic differential equations ; optimality conditions ; shot noise ; neuronal models Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum Obor OECD Statistics and probability CEP GA20-10251S GA ČR - Grantová agentura ČR Způsob publikování Omezený přístup Institucionální podpora FGU-C - RVO:67985823 UT WOS 000578964400001 EID SCOPUS 85086029236 DOI 10.1016/j.spa.2020.05.018 Anotace We consider a linear stochastic differential equation with stochastic drift. We study the problem of approximating the solution of such equation through an Ornstein–Uhlenbeck type process, by using direct methods of calculus of variations. We show that general power cost functionals satisfy the conditions for existence and uniqueness of the approximation. We provide some examples of general interest and we give bounds on the goodness of the corresponding approximations. Finally, we focus on a model of a neuron embedded in a simple network and we study the approximation of its activity, by exploiting the aforementioned results. Pracoviště Fyziologický ústav Kontakt Lucie Trajhanová, lucie.trajhanova@fgu.cas.cz, Tel.: 241 062 400 Rok sběru 2021 Elektronická adresa https://doi.org/10.1016/j.spa.2020.05.018
Počet záznamů: 1