SigMA: Deep-Learning-Methode verbessert Parametererkennung bei fBm-SDEs
Stochastische Differentialgleichungen, die von fractional Brownian Motion (fBm) getrieben werden, modellieren zunehmend Systeme mit rauen Dynamiken und langfristiger Abhängigkeit – etwa in der Finanzmathematik oder der…