为什么 OST 和反射原理解决的是不同问题
为什么 OST 题不能和反射原理题混为一谈,即使两者都常常涉及布朗运动和障碍?
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English questions为什么 OST 题不能和反射原理题混为一谈,即使两者都常常涉及布朗运动和障碍?
打开 →为什么在面试题里,有界停时是应用可选停止定理最干净的场景?
打开 →为什么在停时无界时,机械地套用可选停止定理会有风险?
打开 →为什么一旦布朗运动带有非零漂移,指数鞅就会成为最自然的 OST 工具?
打开 →为什么补偿平方过程 W_t^2-t 会自然地成为求平均退出时间的 OST 对象?
打开 →为什么低秩截断往往不仅是在压缩矩阵,同时也在去噪?
打开 →马尔可夫链在 $\{0,1,2,\ldots\}$ 上,$0$ 为吸收态。从 $k\ge1$ 以概率 $p$ 到 $k+1$、概率 $q=1-p$ 到 $k-1$。状态 $N$ 为反射壁:从 $N$ 必定回到 $N-1$。从状态 $k$($1 \le k \le N$)出发:(a) 求被 $0$ 吸收的概率 $r_k$。(b) 当 $p=q=1/2$,$N=4$ 时,求 $r_2$ 和 $E[T|X_0=2]$。
打开 →某交易网关在固定时间窗内收到的消息数满足 $N\sim\mathrm{Poisson}(100)$。请用泊松上尾的 Chernoff 上界估计 $P(N\ge 130)$。
打开 →设 $X_n \sim \text{Binomial}(n, \lambda/n)$,$\lambda > 0$ 固定。 (a) 写出 $\varphi_{X_n}(t)$ 的闭式。 (b) 证明 $\lim_{n\to\infty} \varphi_{X_n}(t) = e^{\lambda(e^{it}-1)}$。 (c) 识别极限特征函数并陈述依分布收敛的结论。 (d) 说明为什么特征函数逐点收敛蕴含依分布收敛(引用相关定理)。 (e) $\lambda=5$,$n=100$ 时,用精确二项和泊松近似分别计算 $P(X_n=3)$,求相对
打开 →赌徒初始资金 $\$3$。每轮以概率 $2/3$ 赢 $\$1$,以概率 $1/3$ 输 $\$2$。资金 $\le 0$ 为破产,$\ge 5$ 为胜利。求胜利概率。
打开 →KL 散度不是对称的。为什么在预测问题里,这种不对称不是缺陷,反而是合理的?
打开 →为什么在时间序列验证里,purge 与 embargo 并不是同一件事?
打开 →为什么在偏斜或尺度随参数变化的问题中,对 bootstrap 统计量做 studentization 往往能改善区间精度?
打开 →为什么 swaption 的收益往往天然指向年金 numeraire,而不是某一张单独的零息债?
打开 →在“至多一个故障”搜索问题里,为什么加入“无故障”这种可能性,会实质性改变计数逻辑?
打开 →为什么在光滑被积函数上,中点法常常能比梯形法表现更好,尽管两者都是二阶方法?
打开 →为什么在很多凸优化问题里,KKT 条件不只是必要条件,而且也是充分条件?
打开 →为什么两个系统即使每一步的最大分支数相同,一旦加入“不同分支允许的后续规则”之后,识别能力也会明显不同?
打开 →为什么在定价问题里,即使研究员很关心过程的物理漂移,Girsanov 仍然有用?
打开 →如果终值收益已经给定,为什么在很多 Feynman-Kac 问题里边界条件仍然重要?
打开 →如果一个非交易索赔似乎出现了多个候选价格,那么在争论哪个概率测度“正确”之前,应该先核实什么?
打开 →为什么当训练标签本身存在系统性污染时,单纯把森林做大可能并不能修复性能?
打开 →为什么在相关的利率问题里,年金、债券和货币市场这几种 numeraire 都可能是合法选择,而不会产生矛盾?
打开 →在每日风险会上,CRO 发现三个交易台各自的历史 VaR 相加为 4200 万,但加入一个新的基差簿之后,组合历史 VaR 只有 3100 万。最可能的解释是什么?在相信这种分散化效果之前,你应该先做哪一个具体的系统检查?
打开 →设 $X$ 是一个取非负整数值的随机变量,其 PGF 为 $G_X(s)$。对这 $X$ 个对象逐个独立保留,每个保留概率为 $p$。记保留下来的个数为 $Y$。请用 $G_X$ 表示 $G_Y(s)$。
打开 →三件物品以随机顺序到来;每件之后你知道其相对于已见者的名次,并须不可撤回地接受或拒绝(最后一件强制接受)。你不追求取得唯一最优,而是希望最小化最终所接受物品的期望绝对名次(名次1=最优,名次3=最差)。求最优策略及可达的最小期望名次。
打开 →请用一段话比较:在布朗障碍问题里,反射原理和可选停止各自最擅长处理什么?
打开 →一名商人要用小船把三样东西——狐狸、鹅、一袋豆子——运过河,小船每趟只能载商人加最多一样东西。若无人看管放在一起,狐狸会吃鹅,鹅会吃豆子(狐狸不吃豆子)。每趟都由商人划船。把三样东西都安全运到对岸,最少需要多少次单程渡河?
打开 →三件物品以均匀随机顺序到来。它们的质量并非两两不同:其中两件质量为 2(并列最好),一件为 1。每件之后你观察其相对于已见者的质量,报告为“更高”“并列”或“更低”(即并列可见)。你不可撤回地接受或拒绝(最后一件强制)。你希望最大化所接受物品的期望质量。求最优策略与最大期望质量,并说明可观察到的并列如何改变你能保证的结果。
打开 →五个交易依次出现。每个交易独立地以概率 0.2 为“有效”(否则为“无效”);交易出现时你立即得知有效/无效,并须不可撤回地接受或放弃,不可回取。当且仅当你接受了五个交易中的最后一个有效交易时获胜。用此类问题的赔率算法逻辑(从末端起累加赔率 r_i = p_i/(1-p_i),直到累计首次达到 1,从该位置起接受任何有效交易),求最优停止位置及获胜概率。
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