Yahoo Suche Web Suche

Suchergebnisse

  1. Suchergebnisse:
  1. Itō Kiyoshi war ein japanischer Mathematiker, der sich vor allem mit der Stochastik beschäftigte. Itō leistete fundamentale Beiträge zur Theorie der stochastischen Prozesse und begründete die stochastische Analysis.

  2. en.wikipedia.org › wiki › Kiyosi_ItôKiyosi Itô - Wikipedia

    Kiyosi Itô (伊藤 清, Itō Kiyoshi, Japanese pronunciation: [itoː kiꜜjoɕi], September 7, 1915 – 10 November 2008) was a Japanese mathematician who made fundamental contributions to probability theory, in particular, the theory of stochastic processes.

  3. 10. Nov. 2008 · Kiyosi Ito was a Japanese mathematician who pioneered the theory of stochastic integration and stochastic differential equations. He won the Gauss prize in 2006. View three larger pictures. Biography. Kiyosi Ito studied mathematics in the Faculty of Science of the Imperial University of Tokyo.

  4. Dr. Itô made great contributions to the advancement not only of mathematical sciences, but also of physics, engineering, biology and economics, through his research in stochastic analysis, especially his invention of stochastic differential equations, which enable us to describe random motions and random phenomena in nature and society. Citation.

  5. www.wikiwand.com › de › Itō_KiyoshiItō Kiyoshi - Wikiwand

    Itō Kiyoshi ( japanisch 伊藤 清; * 7. September 1915 in Hokusei -chō (heute Inabe ), Präfektur Mie; † 10. November 2008 in Kyōto) war ein japanischer Mathematiker, der sich vor allem mit der Stochastik beschäftigte. Itō Kiyoshi an der Cornell University, 1970.

  6. Darin befanden sich Resultate über die stochastische Integration, die er Itō Kiyoshi vorwegnahm. Döblin verstarb allerdings im selben Jahr, weshalb die Arbeit unentdeckt blieb. Stochastische Integration. Es existieren verschiedene stochastische Integralbegriffe.

  7. Die Itō-Formel (auch Itō-Döblin-Formel; selten auch Lemma von Itō), benannt nach dem japanischen Mathematiker Itō Kiyoshi, ist eine zentrale Aussage in der stochastischen Analysis. In seiner einfachsten Form ist es eine Integraldarstellung für stochastische Prozesse, die Funktionen eines Wiener-Prozesses sind. Es entspricht ...