論文の概要: Deep Neural Network Algorithms for Parabolic PIDEs and Applications in
Insurance Mathematics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11403v1
- Date: Thu, 23 Sep 2021 14:36:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-24 14:46:43.056961
- Title: Deep Neural Network Algorithms for Parabolic PIDEs and Applications in
Insurance Mathematics
- Title(参考訳): パラボリックPIDEのためのディープニューラルネットワークアルゴリズムと保険数学への応用
- Authors: R\"udiger Frey and Verena K\"ock
- Abstract要約: 線形および半線形放物型部分積分微分方程式を高次元境界条件で解くためのディープニューラルネットワークアルゴリズムについて検討した。
本研究の実施可能性を示すため,保険と金融のケーススタディについて論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years a large literature on deep learning based methods for the
numerical solution partial differential equations has emerged; results for
integro-differential equations on the other hand are scarce. In this paper we
study deep neural network algorithms for solving linear and semilinear
parabolic partial integro-differential equations with boundary conditions in
high dimension. To show the viability of our approach we discuss several case
studies from insurance and finance.
- Abstract(参考訳): 近年,数値解偏微分方程式の深層学習法に関する研究が盛んに行われており,一方で積分微分方程式の結果は乏しい。
本稿では,線形および半線形放物型部分積分微分方程式を高次元境界条件で解くディープニューラルネットワークアルゴリズムについて検討する。
本研究の実施可能性を示すため,保険と金融のケーススタディについて論じる。
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