trajectory             package:labstatR             R Documentation

_S_i_m_u_l_a_t_o_r_e _d_i _p_r_o_c_e_s_s_i _d_i _d_i_f_f_u_s_i_o_n_e

_D_e_s_c_r_i_p_t_i_o_n:

     Questa funzione simula un processo di diffusione.

_U_s_a_g_e:

     trajectory(x0=1,t0=0,T=1,a,b,n=100)

_A_r_g_u_m_e_n_t_s:

      x0: stato iniziale

      t0: istante iniziale

       T: istante finale

       a: coefficiente di deriva

       b: coefficiente di diffusione

       n: numero di valori in cui suddividere l'intervallo ('t0','T')

_D_e_t_a_i_l_s:

     I due coefficienti di deriva e diffusione devono essere funzioni
     di due  variabili 'x' e 't'. La funzione utilizza lo schema di
     Eulero quindi il processo da simulare deve rispettare le opportune
     ipotesi sui coefficienti dell'equazione differenziale stocastica.

_V_a_l_u_e:

     Una lista contente la traiettoria del processo di diffusione: 

       t: vettore dei tempi

       y: valori assunti dall traiettoria

_S_e_e _A_l_s_o:

     'gen.vc,Markov,lewis'.

_E_x_a_m_p_l_e_s:

     n <- 100
     T <- 1
     x0 <- 1
     mu <- function(x,t) {-x*t}
     sigma <- function(x,t) {x*t}
     diff <- trajectory(1,0,1,mu,sigma,100)
     plot(diff$t,diff$y,type="l")
     acf(diff$y, main="Processo di diffusione")

