Rの確率微分方程式の数値ソルバー：ありますか？

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Euler-Maruyamaスキーム、Milsteinスキーム（またはその他）を使用する（1）のような非均質非線形拡散からのパスをシミュレートするための、一般的でクリーンで高速な（つまりC ++ルーチンを使用する）Rパッケージを探しています。これは、より大きな推定コードに組み込まれる予定であるため、最適化する価値があります。

\begin{matrix} （1） & d {バツ}_{t} = f （ θ 、 t 、 {バツ}_{t} ） d t + g （ θ 、 t 、 {バツ}_{t} ） d W_{t} 、 \end{matrix}

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

標準ブラウン運動。 $W_t$

r simulation stochastic-processes markov-process

— ジュリアン・スターネマン
ソース

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（+1）興味深い質問。この種のSDEの解決策は常に存在するわけではなく、一意であるとは限らないことに注意することが重要です。さらに、拡散プロセスのシミュレーションは非常に困難な場合があります（実際のところ、現時点ではホットなトピックです）。

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そうです。分析ソリューションは確かにまれであり、ソリューションの存在を実証する必要がありますが、あなたは常にシミュレートすることができます...誰もが既製のツールを思い付かない場合、CでRプログラムを再コーディングすることになります...ほとんど一般的な解析ソフトウェアは、一般的におかしいRソルバーすべて-目的を持っているだけで、特定のシミュレータを提供しているようだ、または私は右のパッケージを見落としている可能性

— ジュリアンstirnemann

ここから始めるのに適した場所（および人々）です：web.warwick.ac.uk/statsdept/user-2011/tutorials/Soetaert.html

— JohnRos

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CRANはあなたの友達です：http : //cran.r-project.org/web/views/DifferentialEquations.html

確率微分方程式（SDE）

確率微分方程式では、未知の量は確率過程です。

このパッケージsdeは、確率微分方程式のシミュレーションと推論のための機能を提供します。Iacus（2008）の本に付属するパッケージです。
パッケージにpompは、部分的に観測されたマルコフ過程の統計的推論のための関数が含まれています。
Sim.DiffProcパッケージは、拡散プロセスをシミュレートし、確率微分方程式の数値解法のための機能を有しています。
パッケージにGillespieSSAは、Gillespieの正確な確率的シミュレーションアルゴリズム（直接法）といくつかの近似法が実装されています。

— ステファン・ローラン
ソース

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SDE用のRパッケージがあります：http : //cran.r-project.org/web/packages/sde/sde.pdf しかし、それが非均質SDEで動作するかどうかはわかりません

— nkhuyu
ソース