隨機微分方程，是常微分方程的擴充套件，其項是隨機過程，解也是隨機過程。其形容一個隨機變數的變動過程，也就是常微分方程加上一個白噪音項。一般微分方程的物件為可導函式，並以其建立等式。然而，隨機過程函式本身的導數不可定義，所以一般解微分方程的概念不適用於隨機微分方程。SDE 在純數學中有許多應用，可用於模擬隨機模型的各種行為，如股價 Musiela M and Rutkowski M 2004 Martingale Methods in Financial Modelling 2nd Edition Springer Verlag Berlin、隨機增長模型或受熱漲落影響的物理系統。 SDE 具有隨機的微分，在最基本的情形下是以布朗運動導數計算的白噪聲，更一般地說是半鞅。不過，也可能存在其他隨機行為，如萊維過程等跳躍過程 Kunita H 2004 Stochastic Differential Equations Based on Lévy Processes and Stochastic Flows of Diffeomorphisms In Rao MM eds Real and Stochastic Analysis Trends in Mathematics Birkhäuser Boston httpsdoiorg1010079781461220541_6 或有跳躍的半鞅。隨機微分方程還可擴充套件到微分流形。Michel Emery 1989 Stochastic calculus in manifolds Springer Berlin Heidelberg Doi httpsdoiorg1010079783642750519Zdzisław Brzeźniak and K D Elworthy Stochastic differential equations on Banach manifolds Methods Funct Anal Topology 6 2000 no 1 4384Armstrong J and Brigo D 2018 Intrinsic stochastic differential equations as jets Proc R Soc A 474 20170559 httpdoiorg101098rspa20170559 隨機微分方程的概念最早以布朗運動的形式，由阿爾伯特愛因斯坦在《熱的分子運動論所要求的靜液體中懸浮粒子的運動》論文中提出。這項研究隨後由保羅朗之萬繼續。此後伊藤清和完善了隨機微分方程的數學基礎，使得這門領域更加的科學嚴謹。 一般而言，隨機微分方程的解是一隨機過程函式，但解方程需要先定義隨機過程函式的微分。最常見的定義為根據伊藤清所創，假設 B 為布朗運動，則對於某函式 H，作以下定積分之定義： int_0t H d B lim_nrightarrowinfty sum_t_i1t_iinpi_n H_t_i1B_t_iB_t_i1 此稱為伊藤積分。伊藤式的隨機微分方程常用於在金融數學中。 背景 隨機微分方程源於愛因斯坦和 Marian Smoluchowski 提出的布朗運動理論（1905），不過 Louis Bachelier 是第一個建立布朗運動模型的人（1900），給出了一個非常早期的 SDE 例項，即現在所謂 Bachelier 模型。一些早期例子是線性 SDE，也稱為郎之萬方程，得名於法國物理學家保羅郎之萬，描述了諧振子在隨機力作用下的運動。1940 年代，日本數學家伊藤清發展了 SDE 的數學理論，提出了隨機分析的概念，並開啟了非線性隨機微分方程的研究。後來，蘇聯物理學家提出了另一種方法，產生了類似於普通微積分的隨機積分。 術語 文獻中，SDE 最常見的形式是常微分方程，右式由一個取決於白噪音變數的擾動項。大多數時候 SDE 被理解為相應隨機差分方程的連續時間極限，這種 SDE 理解是模糊的，必須輔以相應積分的適當數學定義。這種數學定義由伊藤清提出於 1940 年代，產生了伊藤積分。後來，蘇聯物理學家提出了另一種構造，即所謂隨機積分，與伊藤積分是相關但不同的物件，選擇取決於具體應用。伊藤積分以非預期性或因果性概念為基礎，這在以時間為變數的應用中很自然。而隨機積分的規則則與普通微積分相似，且具有內在的幾何特性，使它在處理流形上的隨機運動等問題時更自然。儘管透過伊藤 SDE 來模擬流形上的隨機運動也是可能的，且有時更可取，例如在試圖最佳化逼近子流形上的 SDE 時。Armstrong J Brigo D and Rossi Ferrucci E 2019 Optimal approximation of SDEs on submanifolds the Itôvector and Itôjet projections Proc London Math Soc 119 176213 httpsdoiorg101112plms12226 SDE 的另一種觀點是微分同胚的隨機流，這種理解十分確定，相當於隨機差分方程連續時間極限的斯特拉託諾維奇版本。與 SDE 相關的是 Smoluchowski equation 或福克 普朗克方程，是描述機率分佈函式隨時間演化的方程。隨機演化算符的概念將福克 普朗克演化推廣為微分形式的時間演化。 在物理科學中，郎之萬 SDE 存在歧義：可以是更一般的形式，但通常指一類具有梯度流向量場的狹義 SDE。這類 SDE 很受歡迎，是 ParisiSourlas 隨機量子化過程的起點，產生了與超對稱量子力學密切相關的 N2 超對稱模型。但從物理角度來看，這類 SDE 不怎麼有趣，因為從未表現出拓撲超對稱性的自發破缺：（過阻尼）郎之萬 SDE 永不混沌。 隨機分析 人們發現布朗運動或維納過程在數學上異常複雜：維納過程幾乎肯定不可微，因此要有自己的分析規則。隨機分析有伊藤積分和隨機積分兩個版本，各有利弊，初學者往往搞不清楚特定問題用哪個更合適。有些指南 eg Øksendal 2003，人們可以很方便地將伊藤 SDE 變換為等價的隨機 SDE，反之亦然。不過，最初寫下 SDE 時還是要決定使用哪種積分。 數值求解 解 SDE 的數值方法 Peter E Kloeden Eckhard Platen 1992 Numerical Solution of Stochastic Differential Equations Springer Berlin Heidelberg DOI httpsdoiorg1010079783662126165 有尤拉 丸山法、米爾斯坦法和龍格 庫塔法。 物理學中的應用 物理學中，SDE 具有廣泛的適用性，從分子動力學到神經動力學，再到天體動力學，不一而足。更具體地說，SDE 描述了所有動力系統，其中量子效應要麼不重要，要麼可以作為擾動加以考慮。SDE 可被視為動力系統理論對有噪模型的一種概括，這很重要，因為實際系統不可能與其環境完全隔離，總會受外部隨機影響。 有一些標準化手段可透過引入新的未知數，將高階方程轉化為耦合的一階方程組。以下是最常見的一類 SDE： frac mathrm d x tmathrm d t F x t sum_alpha1ng_alpha x txialpha t 其中 xin X 是系統在相（或狀態）空間中的位置，設 X 是可微流形，Fin TX 是表示確定演化規律的流向量場，g_alphain TX 是一組向量場，定義了系統與高斯白噪聲 xialpha 的耦合。若 X 是線性空間，g 是常數，則稱系統受加性噪聲影響，否則稱系統受乘性噪聲影響。這個術語有點誤導性，它看上去像是有 g x propto x 的約束，實際上意味著一般情形。 對於固定的噪聲，SDE 存在唯一解，對初始條件可微。當將各種研究物件平均到噪聲配置上時，隨機情形的非平凡性便顯露出來。乘性噪聲 SDE 被理解為隨機差分方程的連續時間極限時，並不是唯一確定的實體，而必須輔以所謂 SDE 詮釋，如伊藤或斯特拉託諾維奇解釋。然而，當把 SDE 看做微分同胚的連續時間隨機流時，則成了唯一確定的數學物件，相當於隨機差分方程連續時間極限的斯特拉託諾維奇法。 物理學中，主要的求解方法是利用等效的福克 普朗克方程（FPE）求出時間函式的機率分佈函式。福克 普朗克方程是確定的偏微分方程，給出了機率分佈函式隨時間的演變，類似於薛定諤方程給出了量子波函式隨時間的演變，或擴散方程給出了化學濃度隨時間的演變。此外還可用蒙特卡洛方法獲得數值解。其他手段還有利用統計物理學和量子力學之間的類比關係進行路徑積分（例如，福克 普朗克方程可透過縮放幾個變數，變換為薛定諤方程），或寫下機率分佈函式矩的常微分方程。 在機率論和金融數學中的應用 機率論（及機率論中的許多應用，如訊號處理中的 濾波問題 和金融數學中的應用）使用的符號略有不同。它也是解決 SDE 數值方法的文獻所用的符號。這種記法使物理公式中時間隨機函式 eta_m 的奇異特性更加明確。從嚴格的數學角度來說，eta_m 不能作為普通函式來選擇，而只能作為廣義函式。數學公式在處理這問題時，比物理公式明確一些。 典型方程的形式是 mathrm d X_t mu X_tt mathrm d t sigma X_tt mathrm d B_t 其中 B 表示維納過程（標準布朗運動）。方程被解釋為表達相應積分方程（下式）的一種非正式方式。 X_ts X_t int_tts mu X_uu mathrm d u int_tts sigma X_uu mathrm d B_u 上式將連續時間隨機過程 Xt 的行為表為普通勒貝格積分與伊藤積分的和。對 SDE 的啟發法（但非常有用）的解釋是，在長為 δ 的微小時間區間內，隨機過程 Xt 值的變化遵循期望為 μXt t δ 、方差為 σXt t 2 δ 的正態分佈，且與過程過去的行為無關。這是因為，維納過程的增量是獨立的正態分佈。函式 μ 稱為漂移係數，σ 稱為擴散係數。隨機過程 Xt 稱為擴散過程，滿足馬爾可夫性質。 SDE 的形式解釋可據 SDE 解的構成給出。SDE 的解主要有兩種定義，有強解和弱解，都要求存在一個能解 SDE 積分方程形式的過程 Xt。兩者的差別在於依賴的機率空間 Omega mathcal F P，弱解包括一個機率空間和滿足積分方程的過程，強解則包含滿足方程並定義在給定機率空間上的過程。 一個重要例子是幾何布朗運動方程 mathrm d X_t mu X_t mathrm d t sigma X_t mathrm d B_t 即金融數學中布萊克 舒爾斯模型中的股價動態方程。 推廣幾何布朗運動還可定義允許強解的 SDE，分佈是來自不同幾何布朗運動或布萊克 舒爾斯模型的密度的凸組合，從而得到一個單一的 SDE，其解的分佈是不同布萊克 舒爾斯模型的對數正態分佈的混合動力。Fengler M R 2005 Semiparametric modeling of implied volatility Springer Verlag Berlin DOI httpsdoiorg1010073540305912Brigo D Mercurio F Sartorelli G 2003 Alternative assetprice dynamics and volatility smile QUANT FINANC 2003 Vol 3 Pages 173 183 這就產生了可以處理金融數學中所謂波動性微笑的模型。 更簡單的 SDE 被稱為算術布朗運動 mathrm d X_t mu mathrm d t sigma mathrm d B_t Louis Bachelier 在 1900 年將其作為第一個股價模型，即今天所謂 Bachelier 模型。 還有一些更一般的隨機微分方程，其中的係數 μ、σ 不僅取決於過程 Xt 的現值，還取決於過程的前值，還可能取決於其他過程的現值或前值。這樣，解過程 X 便不是馬爾可夫過程或擴散過程，而稱為伊藤過程。當係數只取決於 X 的現值和前值時，定義方程稱為隨機延遲微分方程。 將帶斯特拉託諾維奇積分的 SDE 推廣到帶跳躍的半鞅的是馬庫斯型 SDE。馬庫斯積分是 McShane 隨機積分的推廣。 奧恩斯坦 烏倫貝克過程過程方程在隨機金融學中有創新應用： mathrm d R_t mu R_t mathrm d t sigma_t mathrm d B_t 是在收益率呈對數正態分佈的條件下，股價收益率的動態方程。在此假設下，Marcello Minenna 開發的方法確定了預測區間，能識別可能隱藏市場濫用現象的異常收益。 流形上的 SDE 更一般地，可以將 SDE 理論擴充套件到可微流形上，並使用斯特拉託諾維奇積分。考慮流形 M、某個有限維向量空間 E、過濾機率空間 Omegamathcal Fmathcal F_t_tin R_P，其中 mathcal F_t_tin R_ 滿足通常條件，並令 widehat MMcup infty 為單點緊化，且 x_0 為 mathcal F_0 可測。則 M 上的隨機微分方程可寫為 mathrm d XA Xcirc dZ 是一對 AZ 使得 Z 是連續 E 值半鞅； AMtimes Eto TM xemapsto A x e 是 M 上向量叢的同態。 forall xin M，對映 A xEto T_x M 都是線性的，forall ein E A cdot ein Gamma TM for each 。 初始條件為 X_0x_0 的 M 上的 SDE 的解是連續的 mathcal F_t 適應的 M 值過程 X_t_tzeta（壽命 zeta），且滿足：對每個檢驗函式 fin C_cinftyM，過程 f X 都是實值半鞅；對每個停止時間 tau 0leq tau zeta，方程 f X_tauf x_0int_0tau mathrm d f_X A Xcirc mathrm d Z 有 P 的把握成立，其中 df_XT_xMto T_f x M 是 X 處的微分形式。若壽命最大，它就是最大解，即 zeta inftysubsetleftlimlimits_tnearrow zeta X_tinfty text inwidehat Mright 有 P 把握成立，由 f X 對每個檢驗函式 fin C_cinftyM 都是半鞅可知，X 是 M 上的半鞅。給定最大解，可以將 X 的時間擴充套件到全部 R_，然後在 widehat M 上延拓 f，可得 f X_tf X_0int_0t mathrm d f_X A Xcirc mathrm d Z quad tgeq 0 （不可分過程）。 雖然斯特拉託諾維奇 SDE 滿足鏈式法則，其漂移、擴散係數在座標變化時表現為向量場，因此是流形上 SDE 的自然選擇，但有時伊藤積分更可取。流形伊藤積分理論是首先由洛朗施瓦茲透過施瓦茲同態的概念提出，另見基於射流叢的流形上伊藤 SDE 的 2 射流解釋。當試圖用給定空間上的 SDE 解與給定空間子曲面上的 SDE 解進行最佳近似時，這種解釋很有幫助，因為基於斯特拉託諾維奇的投影達不到最佳效果。這已被應用於濾波問題，從而產生了最優投影濾波器。 作為粗糙路徑的 SDE SDE 的求解需要機率設定，因為求解中隱含的積分是隨機積分。若能逐路徑處理微分方程，就不需要定義了，也就可以發展出獨立於機率論的理論。 這就需要考慮 SDE mathrm d X_t omega mu X_t omegat mathrm d t sigma X_t omegat mathrm d B_t omega forall omega in Omega，都是唯一確定的微分方程，其中 Omega 是給定機率空間（Omega mathcal F P）的樣本空間。然而，從路徑上直接解釋 SDE 是不可能的，因為布朗運動路徑的變化無界且無處可微的機率為 1，因此沒有簡單方法賦予 mathrm d B_t omega 之類的項以直觀意義。這也排除了將隨機積分定義為對每個 mathrm d B_t omega 的積分的簡單路徑定義。不過，受 WongZakai 結果對規則噪聲的 SDE 解的極限的啟發，利用粗糙路徑理論，同時添加布朗運動迭代積分的選定定義，有可能為每個 omega in Omega 定義確定的粗糙積分，例如，若特定選擇迭代積分可實現與伊藤積分重合的機率為 1。Friz P and Hairer M 2020 A Course on Rough Paths with an Introduction to Regularity Structures 2nd ed SpringerVerlag Heidelberg DOI httpsdoiorg1010079783030415563 迭代積分的其他定義產生不同隨機積分的確定性路徑等價，如斯特拉託諾維奇積分。在金融數學中，這被用於無機率期權的定價。 Armstrong J Bellani C Brigo D and Cass T 2021 Option pricing models without probability a rough paths approach Mathematical Finance vol 31 pages 14941521 解的存在性與唯一性 與定微分方程一樣，重要的是知道給定的 SDE 解的存在性和唯一性。下面是在 n 維歐氏空間 Rn 中取值，並由 m 維布朗運動 B 驅動的伊藤 SDE 的典型存在性與唯一性定理；證明可見 Øksendal 2003 52。 令 T 0，並使 mu mathbb Rn times 0 T to mathbb Rn sigma mathbb Rn times 0 T to mathbb Rn times m 為可測函式，存在常數 C、D 使 big mu x t big big sigma x t big leq C big 1 x big big mu x t mu y t big big sigma x t sigma y t big leq D x y 對所有 t 0 T、所有 x 與 y Rn，其中 sigma 2 sum_i j 1n sigma_ij 2 令 Z 是獨立於由 Bs（s 0）生成的 σ 代數的隨機變數，且有有限二階矩： mathbb E big Z 2 big infty 則隨機微分方程 初值問題 mathrm d X_t mu X_t t mathrm d t sigma X_t t mathrm d B_t mbox for t in 0 T X_0 Z 具有 P 幾乎必然獨特 t 連續解 t ω Xt ω，使 X 適應由 Z、Bs s t 生成的濾子 FtZ；另外 mathbb E left int_0T X_t 2 mathrm d t right infty 一般情形：區域性利普希茨條件與最大解 上述 SDE 只是更一般形式的特例： mathrm d Y_talpha tY_tmathrm d X_t 其中 X 是 Rn 上的連續半鞅；Y 是 Rd 上的連續半鞅 alphaR_times U to operatorname LinRnRd 是從某非空開集 Usubset Rd 發出的對映，其中 operatorname LinRnRdRn 到 Rd 的所有線性對映的空間 更一般地說，還可以研究流形上的 SDE。 方程的解收不收斂取決於 alpha 的選擇。假設 alpha 滿足某區域性利普希茨條件，即對 tgeq 0 和緊集 Ksubset U、常數 L tK，滿足條件 alpha syalpha sxleq L tKyxquad xyin K0leq sleq t 其中 cdot 是歐氏範數。這一條件保證了所謂最大解的存在性和唯一性。 設 alpha 連續、滿足上述區域性利普希茨條件，並設 FOmegato U 為初始條件，即是關於初始 σ 代數的可測函式。令 zetaOmegato overline R_ 為可預測停時，zeta0 幾乎確定。U 值半鞅 Y_t_tzeta 即下式方程的最大解 dY_talpha tY_t dX_tquad Y_0F 若： 對 zeta_nnearrowzeta，停止過程 Yzeta_n 是下式停 SDE 的解： mathrm d Yalpha tYmathrm d Xzeta_n 在集合 zeta infty 上，幾乎可以確定 Y_ttopartial U tto zeta 則 zeta 稱為壽命或所謂 爆炸時間。 能寫出解析解的 SDE 線性 SDE 的一般解 mathrm d X_ta t X_tc tmathrm d tb t X_td tmathrm d W_t X_tPhi_tt_0left X_t_0int_t_0tPhi1_st_0c sb smathrm dsmathrm d sint_t_0tPhi1_st_0mathrm dsmathrm d W_sright 其中 Phi_tt_0expleft int_t_0tleft a sfrac b2 s2rightmathrm d sint_t_0tb smathrm d W_sright 可約 SDE Case 1 mathrm d X_tfrac12f X_t fX_tmathrm d tf X_tmathrm d W_t 對於一個可微函式 f，mathrm d X_t 等價於 斯特拉託諾維奇 SDE mathrm d X_tf X_tcirc W_t 其有一般解 X_th1W_th X_0 其中的 h x 如下所示： h xintxfrac mathrm d sf s 可約 SDE Case 2 mathrm d X_tleft alpha f X_tfrac12 f X_t fX_trightmathrm d tf X_tmathrm d W_t 對於一個可微函式 f，mathrm d X_t 等價於 斯特拉託諾維奇 SDE mathrm d X_talpha f X_tmathrm d t f X_tcirc W_t 可以簡化成下列形式 mathrm d Y_talpha mathrm d tmathrm d W_t 其中 Y_th X_t ，這裡的 h 如上面所定義。他的一般解可以寫成 X_th1alpha tW_th X_0 SDE 與超對稱 在 SDE 的超對稱理論中，隨機動力是透過作用於模型相空間微分形式的隨機演化運算元定義的。在這一精確表述中，所有 SDE 都具有拓撲超對稱性，即透過連續的時間流保持相空間連續性。這種超對稱的自發破缺是混沌、湍流、自組織臨界性等諸多動力現象的數學本質，而南部定理則解釋了相關的長距動力行為，如蝴蝶效應、粉紅噪聲、爆裂聲，以及地震、神經震盪、太陽耀斑等現象的無標統計等等。 相關條目 維納過程 萊維過程 佛客－普朗克方程式 朗之萬方程式 郎之萬動力學 反向隨機微分方程 區域性波動 隨機過程 隨機波動 隨機偏微分方程 擴散過程 自迴歸模型 參考文獻 閱讀更多 Desmond Higham and Peter Kloeden An Introduction to the Numerical Simulation of Stochastic Differential Equations SIAM 2021 Category 隨機微分方程 Category 微分方程 Category 隨機過程