Approximations to Hybrid Stochastic Systems

  • Notarangelo, Girolama (Researcher)
  • Riedler, Martin (Researcher)
  • Buckwar, Evelyn (PI)

Project: Funded researchFederal / regional / local authorities

Project Details

Description

Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung von Methoden zur Analyse und numerischen Approximation von General Stochastic Hybrid Systems (GSHS) auf der Basis einer neuen Darstellungsmöglichkeit dieser stochastischen Prozesse als Random Time Change Equations. GSHS sind Systeme zur Beschreibung sehr allgemeiner Markov Sprungprozesse, insbesondere von zufälligen Mehrskalenmodellen, mit vielen wichtigen Anwendungen in der Mathematischen Biologie und den Mathematischen Neurowissenschaften.
StatusFinished
Effective start/end date01.01.201331.12.2014

Collaborative partners

  • Johannes Kepler University Linz (lead)
  • Dr. Michèle Thieullen, Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (Project partner)

Fields of science

  • 101002 Analysis
  • 101024 Probability theory
  • 107 Other Natural Sciences
  • 211 Other Technical Sciences
  • 101019 Stochastics
  • 101029 Mathematical statistics
  • 101015 Operations research
  • 101026 Time series analysis
  • 101014 Numerical mathematics
  • 101 Mathematics
  • 101018 Statistics

JKU Focus areas

  • Digital Transformation