近期在學習隨機微分理論，其中比較有趣的是：隨機游走($Stochastic$ $Process$) 和布朗運動 $Brown$ $Motion$ ,因此選出課本上的特例來進行上機實驗，

程序具體和實現結果具體如下：

T = 4; %總時間區間time spanN = 1000;dt = T/N;t= linspace(0,T,N);number = input('請輸入你的學號:','s');sigma = 0.3;r = 0.1;S0 = 1;%參數初始化for i =1:NW = [0,cumsum(dt^2.*randn(1,N))];S = S0*exp((r-sigma^2/2)*t(i)+sigma*W);endplot(0:N,S);hold on for i =1:NW1 = [0,cumsum(dt^2.*randn(1,N))];S1 = S0*exp((r-sigma^2/2)*t(i)+sigma*W1);endplot(0:N,S1,'r-');hold onfor i = 1:NW2 = [0,cumsum(dt^2.*randn(1,N))];S2 = S0*exp((r-sigma^2/2)*t(i)+sigma*W2);endplot(0:N,S2,'g-');hold onfor i =1:NW3 = [0,cumsum(dt^2.*randn(1,N))];S3 = S0*exp((r-sigma^2/2)*t(i)+sigma*W3);endplot(0:N,S3,'b-');legend('The First','The Second','The Third','The Forth' );title(gca,['The Geometric Brown motion ',num2str(number)]);xlabel('The length of steps ');ylabel('Primary asset price');

其中還可以根據修改 $title$ 的名稱，請在轉載中注明出處，相互借鑒學習。

$https://blog.csdn.net/Edwor{d}_{a}dra/article/details/110748578$

總結

以上是生活随笔為你收集整理的随机积分理论中的几何布朗运动——Brown Motion and Stochastic Process的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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