Numerische Löser für stochastische Differentialgleichungen in R: Gibt es welche?

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Ich suche ein allgemeines, sauberes und schnelles (dh unter Verwendung von C ++ - Routinen) R-Paket zum Simulieren von Pfaden aus einer nicht homogenen nichtlinearen Diffusion wie (1) unter Verwendung des Euler-Maruyama-Schemas, des Milstein-Schemas (oder eines anderen). Dies ist dazu bestimmt, in einen größeren Schätzcode eingebettet zu werden, und verdient daher eine Optimierung.

\begin{matrix} (1) & d X_{t} = f (θ, t, X_{t}) d t + g (θ, t, X_{t}) d W_{t}, \end{matrix}

$dX_t = f(\theta, t, X_t)\, dt + g(\theta, t, X_t)\, dW_t, \tag{1}$

mit die Brownsche Standardbewegung. $W_t$

r simulation stochastic-processes markov-process

— julien stirnemann
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(+1) Interessante Frage. Es ist wichtig zu beachten, dass die Lösung für diese Art von SDE nicht immer existiert oder möglicherweise nicht eindeutig ist. Darüber hinaus kann die Simulation von Diffusionsprozessen recht schwierig sein (derzeit ist dies ein aktuelles Thema).

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Es ist. Analytische Lösungen sind in der Tat selten und die Existenz einer Lösung muss demonstriert werden, aber Sie können immer simulieren ... Ich werde meine R-Programme in C neu codieren, wenn niemand ein fertiges Tool findet ... am meisten allgemeine Analyse-Software in der Regel haben einen Allzweck-Löser lustig R scheint nur bestimmte Simulatoren zur Verfügung zu stellen, oder ich kann das richtige Paket übersehen haben

— julien stirnemann

Hier ist ein guter Ort (und Leute), um mit zu beginnen: web.warwick.ac.uk/statsdept/user-2011/tutorials/Soetaert.html

— JohnRos

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CRAN ist Ihr Freund: http://cran.r-project.org/web/views/DifferentialEquations.html

Stochastische Differentialgleichungen (SDEs)

In einer stochastischen Differentialgleichung ist die unbekannte Größe ein stochastischer Prozess.

Das Paket sdebietet Funktionen zur Simulation und Inferenz für stochastische Differentialgleichungen. Es ist das Begleitpaket zum Buch von Iacus (2008).
Das Paket pompenthält Funktionen zur statistischen Inferenz für teilweise beobachtete Markov-Prozesse.
Das Sim.DiffProcPaket simuliert Diffusionsprozesse und verfügt über Funktionen zur numerischen Lösung stochastischer Differentialgleichungen.
Das Paket GillespieSSAimplementiert Gillespies genauen stochastischen Simulationsalgorithmus (direkte Methode) und mehrere ungefähre Methoden.

— Stéphane Laurent
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Es gibt ein R-Paket für SDE: http://cran.r-project.org/web/packages/sde/sde.pdf Aber ich bin nicht sicher, ob es für inhomogenes SDE funktioniert

— nkhuyu
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