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PDE and Martingale Methods in Option Pricing
PDE and Martingale Methods in Option Pricing
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PDE and Martingale Methods in Option Pricing

Pascucci, Andrea

Milano: Springer Nature 2011

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2
Fractional Calculus and Fractional Processes with Applications to Financial Economics: Theory and Application
Fractional Calculus and Fractional Processes with Applications to Financial Economics: Theory and Application
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Fractional Calculus and Fractional Processes with Applications to Financial Economics: Theory and Application

Fallahgoul, Hasan ; Focardi, Sergio ; Fabozzi, Frank J

San Diego: Elsevier Science & Technology 2016

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3
Ten Equivalent Definitions of the Fractional Laplace Operator
Ten Equivalent Definitions of the Fractional Laplace Operator
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Ten Equivalent Definitions of the Fractional Laplace Operator

Kwasnicki, Mateusz

Fractional calculus & applied analysis, 2017-02, Vol.20 (1), p.7-51 [Periódico revisado por pares]

Warsaw: Versita

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4
Mathematical Methods for Financial Markets
Mathematical Methods for Financial Markets
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Mathematical Methods for Financial Markets

Jeanblanc, Monique ; Yor, Marc ; Chesney, Marc Chesney, Marc ; Yor, Marc

London: Springer Nature 2009

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5
Computing Qualitatively Correct Approximations of Balance Laws: Exponential-Fit, Well-Balanced and Asymptotic-Preserving
Computing Qualitatively Correct Approximations of Balance Laws: Exponential-Fit, Well-Balanced and Asymptotic-Preserving
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Computing Qualitatively Correct Approximations of Balance Laws: Exponential-Fit, Well-Balanced and Asymptotic-Preserving

Gosse, Laurent

Milano: Springer Milan 2013

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6
A new collection of real world applications of fractional calculus in science and engineering
A new collection of real world applications of fractional calculus in science and engineering
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A new collection of real world applications of fractional calculus in science and engineering

Sun, HongGuang ; Zhang, Yong ; Baleanu, Dumitru ; Chen, Wen ; Chen, YangQuan

Communications in nonlinear science & numerical simulation, 2018-11, Vol.64, p.213-231 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
A phase-field model for ductile fracture at finite strains and its experimental verification
A phase-field model for ductile fracture at finite strains and its experimental verification
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A phase-field model for ductile fracture at finite strains and its experimental verification

Ambati, Marreddy ; Kruse, Roland ; De Lorenzis, Laura

Computational mechanics, 2016-01, Vol.57 (1), p.149-167 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method
CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method

Chiu, Pao-Hsiung ; Wong, Jian Cheng ; Ooi, Chinchun ; Dao, My Ha ; Ong, Yew-Soon

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2022-05, Vol.395, p.114909, Article 114909 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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9
A phase-field formulation for dynamic cohesive fracture
A phase-field formulation for dynamic cohesive fracture
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A phase-field formulation for dynamic cohesive fracture

Geelen, Rudy J.M. ; Liu, Yingjie ; Hu, Tianchen ; Tupek, Michael R. ; Dolbow, John E.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2019-05, Vol.348 (C), p.680-711 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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10
On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks
On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks
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On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks

Wang, Sifan ; Wang, Hanwen ; Perdikaris, Paris

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-10, Vol.384 (C), p.113938, Article 113938 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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