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.
Status | Finished |
---|---|
Effective start/end date | 01.01.2013 → 31.12.2014 |
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