sde.sim(sde)
sde.sim()所属R语言包：sde
Simulation of stochastic differential equation
模拟随机微分方程
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Generic interface to different methods of simulation of solutions to stochastic differential equations.
不同的方法模拟解决方案的随机微分方程的通用接口。
用法----------Usage----------
sde.sim(t0 = 0, T = 1, X0 = 1, N = 100, delta, drift, sigma,
drift.x, sigma.x, drift.xx, sigma.xx, drift.t,
method = c("euler", "milstein", "KPS", "milstein2",
"cdist","ozaki","shoji","EA"),
alpha = 0.5, eta = 0.5, pred.corr = T, rcdist = NULL,
theta = NULL, model = c("CIR", "VAS", "OU", "BS"),
k1, k2, phi, max.psi = 1000, rh, A, M=1)
参数----------Arguments----------
参数：t0
time origin.
时间原点。
参数：T
horizon of simulation.
地平线上的模拟。
参数：X0
initial value of the process.
初始值的过程中。
参数：N
number of simulation steps.
模拟步骤。
参数：M
number of trajectories.
的轨迹数。
参数：delta
time step of the simulation.
的仿真的时间步长。
参数：drift
drift coefficient: an expression of two variables t and x.
漂移：表达两个变量t和x。
参数：sigma
diffusion coefficient: an expression of two variables t and x.
扩散系数：表达两个变量t和x。
参数：drift.x
partial derivative of the drift coefficient w.r.t. x: a function of two variables t and x.
漂移系数WRT的偏导数的x：一个函数的两个变量t和x。
参数：sigma.x
partial derivative of the diffusion coefficient w.r.t. x: a function of two variables t and x.
的扩散系数WRT的偏导数的x：一个函数的两个变量t和x。
参数：drift.xx
second partial derivative of the drift coefficient w.r.t. x: a function of two variables t and x.
漂移系数WRT的偏导数的第二x：一个函数的两个变量t和x。
参数：sigma.xx
second partial derivative of the diffusion coefficient w.r.t. x: a function of two variables t and x.
的扩散系数WRT的偏导数的第二x：一个函数的两个变量t和x。
参数：drift.t
partial derivative of the drift coefficient w.r.t. t: a function of two variables t and x.
漂移系数WRT的偏导数的t：一个函数的两个变量t和x。
参数：method
method of simulation; see details.
模拟的方法，查看详细信息。
参数：alpha
weight alpha of the predictor-corrector scheme.
重量alpha的预测校正方案。
参数：eta
weight eta of the predictor-corrector scheme.
重量eta的预测校正方案。
参数：pred.corr
boolean: whether to apply the predictor-correct adjustment; see details.
布尔：是否适用于预测正确的调整，查看详细信息。
参数：rcdist
a function that is a random number generator from the conditional distribution of the process; see details.
一个函数，它是一个随机数发生器，从条件分布的过程;见详情。
参数：theta
vector of parameters for cdist; see details.
向量的参数cdist，详情请参阅。
参数：model
model from which to simulate; see details.
模型来模拟，详情请参阅。
参数：k1
lower bound for psi(x); see details.
psi(x)，详情请参阅下界。
参数：k2
upper bound for psi(x); see details.
psi(x)，详情请参阅的上限。
参数：phi
the function psi(x) - k1.
psi(x) - k1的功能。
参数：max.psi
upper value of the support of psi to search for its maximum.
上的支持，psi其最大搜索。
参数：rh
the rejection function; see details.
抑制功能，查看详细信息。
参数：A
A(x) is the integral of the drift between 0 and x.
A(x)的drift在0和x之间是不可分割的。
Details
详细信息----------Details----------
The function returns a ts object of length N+1; i.e., X0 and the new N simulated values if M=1. For M>1, an mts (multidimensional ts object) is returned, which means that M independent trajectories are simulated. If the initial value X0 is not of the length M, the values are recycled in order to have an initial vector of the correct length. If delta is not specified, then delta = (T-t0)/N. If delta is specified, then N values of the solution of the sde are generated and the time horizon T is adjusted to be N * delta.
该函数返回一个ts对象的长度N+1“，即，X0和新的N模拟值，如果M=1。对于M>1，mts（多维ts对象）返回，这意味着M独立的运动轨迹模拟。如果初始值X0是不的长度M，有一个初始向量的长度正确的值，循环利用。如果delta没有被指定，然后delta = (T-t0)/N的。如果delta被指定，那么N值的溶液中的sde生成的时间跨度T被调整为N * delta。
The function psi is psi(x) = 0.5*drift(x)^2 + 0.5*drift.x(x).
函数psi是psi(x) = 0.5*drift(x)^2 + 0.5*drift.x(x)。
If any of drift.x, drift.xx, drift.t, sigma.x, and sigma.xx are not specified, then numerical derivation is attempted when needed.
如果有任何drift.x，drift.xx，drift.t，sigma.x和sigma.xx未指定，则数值推导需要时尝试。
If sigma is not specified, it is assumed to be the constant function 1.
如果sigma没有被指定，它被认为是常数函数1。
The method of simulation can be one among: euler, KPS, milstein, milstein2, cdist, EA, ozaki, and shoji. No assumption on the coefficients or on cdist is checked: the user is responsible for using the right method for the process object of simulation.
method模拟中的一个：euler，KPS，milstein，milstein2，cdist，EA， ozaki和shoji。没有假设的系数或cdist的检查：使用正确的方法来模拟过程对象的，对用户负责。
The model is one among: CIR: Cox-Ingersoll-Ross, VAS: Vasicek, OU Ornstein-Uhlenbeck, BS: Black and Scholes. No assumption on the coefficient theta is checked: the user is responsible for using the right ones.
model是其中：CIR：考克斯，英格索尔 - 罗斯，VAS：瓦塞克，OU奥恩斯坦 - 乌伦贝克，BS：Black和Scholes。没有假设，上系数theta检查：使用正确的用户负责。
If the method is cdist, then the process is simulated according to its known conditional distribution. The random generator rcdist must be a function of n, the number of random numbers; dt, the time lag; x, the value of the process at time t - dt; and the vector of parameters theta.
如果method是cdist，则该过程进行模拟，根据其已知的条件分布。的随机数的数目;rcdist，时间滞后;n，在时间的过程中的值的随机发生器dt必须是一个函数的x，t - dt;和矢量的参数theta。
For the exact algorithm method EA: if missing k1 and k2 as well as A, rh and phi are calculated numerically by the function.
精确算法法EA：如果缺少k1和k2和A，rh和phi是数值计算的功能。
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>x</td> <td> returns an invisible ts object</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> x</ TD> <TD>返回一个无形的ts对象</ TD> </ TR> < / TABLE>
（作者）----------Author(s)----------
Stefano Maria Iacus
参考文献----------References----------
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-9-29 23:31:18
