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>>766 > >>765 > > つづき > > https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%BE%AE%E5%88%86%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F > 確率微分方程式 > (抜粋) > 伊藤過程 > 係数関数 μ と σ が、解確率過程 Xt の現在の値のみならず、同過程の過去の値、または他の確率過程の現在と過去の値にも依存する、さらに一般的な確率微分方程式が考えられる。 > この場合、解確率過程 Xt はマルコフ過程ではなく、その解は拡散過程ではなく伊藤過程（いとうかてい、英：It? process）と呼ばれる。 > 係数関数が現在と過去の Xt の値のみに依存する場合、定義する確率微分方程式は、確率遅延微分方程式（かくりつちえんびぶんほうていしき、英：stochastic delay differential equation）という。 > > https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_differential_equation > Stochastic differential equation > > https://en.wikipedia.org/wiki/It%C3%B4_calculus > Ito calculus > (抜粋) > The main insight is that the integral can be defined as long as the integrand H is adapted, which loosely speaking means that its value at time t can only depend on information available up until this time. > > (引用終り)
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