随机微分方程在物理学中的应用
倒向随机微分方程及其应用
倒向随机微分方程及其应用随机微分方程是一类以随机变量为未知数的微分方程，其解是一个随机过程。
倒向随机微分方程是随机微分方程的一种特殊形式，其解是由后向前求解的。
倒向随机微分方程在金融工程、物理学、生物学等领域中具有重要的应用。
倒向随机微分方程的形式为：dY(t) = f(t, Y(t)) dt + g(t, Y(t)) dW(t)其中，Y(t)是未知函数，f(t, Y(t))和g(t, Y(t))是已知函数，dW(t)是随机微分项，代表布朗运动。
这个方程描述了随机过程Y(t)在时间t的变化规律，受到外部随机因素的影响。
倒向随机微分方程的求解可以通过反演法或数值方法来实现。
反演法是一种基于概率论的解析方法，通过求解方程的特征函数或母函数来得到解析解。
数值方法则通过离散化时间和空间域，将微分方程转化为差分方程，利用数值算法求解。
倒向随机微分方程在金融工程中有广泛的应用。
例如，贝莱克-舒尔斯模型是一种用于定价期权的模型，其基本思想就是通过倒向随机微分方程来描述资产价格随时间的变化。
这个模型不仅可以用于期权定价，还可以用于风险管理和投资组合优化等领域。
在物理学中，倒向随机微分方程可以用于描述粒子在随机力作用下的运动。
布朗运动就是一种倒向随机微分方程的解，描述了被悬浮在流体中的微小粒子的运动轨迹。
布朗运动不仅在物理学中有重要应用，还在金融学、生物学和化学等领域中有广泛应用。
在生物学中，倒向随机微分方程可以用于描述遗传变异和进化过程。
遗传算法是一种基于倒向随机微分方程的优化算法，通过模拟自然进化过程来求解复杂的优化问题。
倒向随机微分方程在遗传算法中起到了重要的作用，帮助寻找最优解。
倒向随机微分方程作为一种重要的数学工具，在金融工程、物理学和生物学等领域中有广泛的应用。
通过倒向求解的方式，可以更好地理解和描述随机过程的演化规律，为解决实际问题提供了有效的数学手段。
随着研究的深入，倒向随机微分方程的应用领域将会进一步扩展，并为人类社会的发展做出更大的贡献。
拉德布鲁赫公式的理解
拉德布鲁赫公式的理解拉德布鲁赫公式（Langevin equation）是一种物理学中常用的随机微分方程，用来描述在热力学平衡状态下，粒子在受到随机力的影响下的运动规律。
该公式由法国物理学家保罗·拉德布鲁赫（Paul Langevin）于1908年提出。
拉德布鲁赫公式的一般形式可以表示为：m(dv/dt) = -γv + F(t)m是粒子的质量，v是粒子的速度，dv/dt是速度的时间导数。
左边表达了粒子受到的惯性力，右边第一项表示粒子受到的阻力，右边第二项表示粒子受到的外部随机力。
γ是阻力系数，它与粒子在介质中的粘度有关。
阻力系数γ越大，说明介质对粒子的阻力越大，反之亦然。
F(t)表示随机力，它是一个随时间变化的随机函数。
随机力F(t)对粒子的运动起到扰动作用，模拟了环境中的碰撞和其他随机因素对粒子运动的影响。
拉德布鲁赫公式既可以描述经典粒子的运动，也可以描述统计物理中的布朗颗粒子运动。
布朗颗粒子是指微观尺度上受到介质中分子热运动碰撞的颗粒子。
对拉德布鲁赫公式进行求解可以得到粒子的速度随时间的变化规律，从而可以研究粒子的运动行为。
尤其是在介质粘度较高，阻力较大的情况下，粒子的速度往往会迅速趋于稳定，最终停止运动，达到热力学平衡状态。
拉德布鲁赫公式在多个领域都有重要的应用。
在物理学中，它被广泛应用于介质中的微粒运动研究。
在化学中，它可以用来描述解释物质扩散过程。
在生物学中，它可以用来描述细胞内部分子的随机运动。
还可以应用在金融学、天气预测等领域。
拉德布鲁赫公式是一种描述受到随机力作用下运动粒子行为的随机微分方程。
通过求解这个方程，可以研究粒子在介质中的运动规律，帮助我们了解自然界中的随机现象。
随机微分方程
随机微分方程随机微分方程（RDE）是一类在数学物理、工程、生物和社会科学中广泛使用的方程，它们描述了系统中存在的现象，如扩散、涡旋及系统中动力学的变化。
随机微分方程不仅是有效模型研究非线性随机系统，而且可以用来研究各种运动系统，如建筑物动力学、涡旋及垂直运动等。
随机微分方程通常由两部分组成，分别为随机微分方程的微分部分和随机部分。
在随机微分方程的微分部分，有一个变量，它描述了系统中的变化。
在随机微分方程的随机部分，有一个随机变量，它描述了系统中的扰动。
随机变量的取值受噪声因素的影响，可以是随机的，也可以是有规律的。
随机微分方程的主要方法有微分法、函数法和抽象法三种。
微分法求解随机微分方程主要包括解析法、转换法和数值法三类。
解析法利用变量分离、积分变换、积分变量等技巧求解随机微分方程；转换法是把随机微分方程转换成一类新的积分问题，使其可以用积分方法求解；数值法则是使用数值方法求解随机微分方程，包括差分技术和差分进化方法。
函数法是研究以非线性和随机的函数作为系统的动力模型的方法，其研究的核心内容是关于随机函数在随机微分方程空间上的函数变换，从而求解随机微分方程。
抽象法把随机微分方程分解成一类线性系统，并用线性系统的解析和数值解法解决，从而求解实际中的随机微分方程。
随机微分方程具有广泛的应用，可以用来研究扩散性的现象，如扩散现象的实时监测；也可以用来研究各种运动系统，如涡旋、振动以及垂直运动等。
此外，随机微分方程可以用来研究金融市场中的随机现象，如可能出现的风险和投资回报。
总而言之，随机微分方程是一种用于描述非线性随机系统及其动力学行为的有效模型，具有广泛的应用。
举凡物理、工程、生物和社会学等科学领域，都可以利用随机微分方程来描述扩散、涡旋和系统动力学等现象。
微分方程在物理与工程领域中的应用
微分方程在物理与工程领域中的应用微分方程作为数学的一个重要分支，广泛应用于物理学和工程学等领域。
它通过描述变量之间的关系，提供了解决实际问题的数学工具。
本文将介绍微分方程在物理与工程领域中的应用，并探讨其在不同领域中的具体应用案例。
一、力学中的微分方程应用力学是物理学的基础学科，微分方程在力学中的应用尤为广泛。
例如，在描述物体运动的动力学中，牛顿第二定律常被表示为微分方程形式：F=ma，其中F是物体所受的力，m是物体的质量，a是物体的加速度。
这个微分方程可以用来解决各种力学问题，例如自由落体、简谐振动等。
另一个力学中的应用是流体力学。
流体力学研究流体的运动规律，而流体的运动可以通过微分方程进行描述。
例如，纳维-斯托克斯方程是描述流体运动的基本方程之一，它是一个二阶偏微分方程，可以用来研究流体的速度场、压力场等。
纳维-斯托克斯方程的解析解难以获得，因此常常通过数值方法进行求解，以得到流体的运动情况。
二、电磁学中的微分方程应用电磁学是物理学中的重要分支，微分方程在电磁学中也有广泛的应用。
例如，麦克斯韦方程组是描述电磁场的基本方程，它由四个偏微分方程组成。
这些方程可以用来研究电磁波的传播、电磁场的辐射等现象。
麦克斯韦方程组的求解对于电磁学的理论研究和应用具有重要意义。
另一个电磁学中的应用是电路理论。
电路中的电流和电压之间的关系可以通过微分方程进行描述。
例如，简单的电路中，电阻、电感和电容的关系可以表示为一个一阶线性微分方程。
通过求解这个微分方程，可以得到电路中电流和电压随时间的变化规律，从而帮助我们理解电路的工作原理。
三、热传导中的微分方程应用热传导是工程学中的一个重要问题，微分方程在热传导中的应用十分常见。
例如，热传导方程是描述物体内部温度分布随时间变化的方程，它是一个二阶偏微分方程。
通过求解热传导方程，可以研究物体的温度分布、热传导速率等问题。
这对于工程领域的热设计和热管理具有重要意义。
另一个热传导中的应用是热辐射。
随机过程与随机微分方程
随机过程与随机微分方程随机过程是指随时间变化的随机现象，具有一定的随机性和不确定性。
而随机微分方程是描述随机过程演化的数学工具。
本文将简要介绍随机过程和随机微分方程的定义和性质，并探讨它们在实际问题中的应用。
一、随机过程的定义与性质1.1 随机过程的定义随机过程是一族随机变量的集合，其中每个随机变量表示系统在不同时间点的状态。
随机过程通常用X(t)表示，其中t可以是离散的（如时间点）或连续的（如时间段）。
1.2 随机过程的分类根据随机过程的状态空间类型，可以将其分为离散随机过程和连续随机过程。
离散随机过程的状态空间是离散集合，如整数集合；而连续随机过程的状态空间是连续集合，如实数集合。
1.3 随机过程的性质随机过程的性质可以通过各阶矩、相关函数和功率谱密度等来描述。
其中，各阶矩描述了随机过程的平均值和方差；相关函数描述了随机过程不同时刻之间的相关性；功率谱密度则描述了随机过程在频域上的特性。
二、随机微分方程的定义与性质2.1 随机微分方程的定义随机微分方程是包含随机项的微分方程，用于描述带有随机现象的动态系统。
一般形式的随机微分方程可以表示为：dX(t) = a(t,X(t))dt + b(t,X(t))dW(t)，其中dX(t)表示系统在微小时间段dt内的变化量，a(t,X(t))和b(t,X(t))分别是系统的确定性部分和随机部分，dW(t)表示布朗运动。
2.2 随机微分方程的解由于随机微分方程包含了随机项，因此它的解也是一个随机过程。
随机微分方程的解可以通过数值方法（如欧拉方法和蒙特卡洛方法）或解析方法（如伊藤引理和随机变换法）来求得。
2.3 随机微分方程的应用随机微分方程在金融工程、物理学、化学、生物学和工程学等领域中具有广泛的应用。
例如，随机微分方程常用于金融衍生品的定价与风险管理、生物系统的建模与分析、化学反应过程的模拟与预测等方面。
三、随机过程与随机微分方程的应用实例3.1 金融工程中的应用在金融工程中，随机过程和随机微分方程被广泛应用于衍生品的定价与风险管理。
随机微分方程的定义及其应用
随机微分方程的定义及其应用随机微分方程（Stochastic Differential Equation, SDE）是一种常见的随机过程模型，广泛应用于金融、物理、生物和工程等领域。
随机微分方程描述的是包含随机项的微分方程，是确定性微分方程和随机过程的结合体。
在实际应用中，随机微分方程通常用来描述系统的演化过程，如股票价格、气象预测和细胞生长等。
一、随机微分方程的定义随机微分方程包含如下两个部分。
1. 确定性微分方程确定性微分方程表示系统的演化过程，它是包含未知函数（通常表示为$x_t$）及其导数（$dx_t$）的微分方程。
通常采用欧拉方法或改进欧拉方法对其进行求解。
2. 随机项随机项（通常表示为$dW_t$）是为了考虑系统噪声或不确定性而引入的一项。
其中$dW_t$是一个随机过程，表示一个标准布朗运动（Standard Brownian Motion）。
它是一种无法预测的随机变量，具有如下两个特点：（1）它在数学上是连续但处处不可微的。
（2）它的均值为0，方差为t。
由于$dW_t$具有如上两个特点，因此它可以用来模拟真实生活中的一些随机过程，如金融市场、天气预测等。
二、随机微分方程的应用随机微分方程在金融、统计学、生物学和物理学等不同领域中都有广泛应用。
下面将针对其中三个具体应用领域进行介绍。
1. 金融领域随机微分方程在金融领域中的应用已经成为了一种标准方法。
它被用来建立股票价格、波动率与收益率之间的关系、量化风险等。
其中，布莱克﹒斯柯尔斯（Black-Scholes）期权定价模型是其中最为著名的一个。
在这个模型中，股票价格被假设为一个随机微分方程，通过求解这个方程可以得到期权价格。
此外，随机微分方程还被用来建立复杂的金融衍生品定价模型，如利率互换、期权组合等。
2. 生物领域随机微分方程在生物领域中的应用也非常广泛。
例如，在细胞生长模型中，细胞数目被表示为一个随机微分方程。
此外，生物领域中也有很多涉及随机过程的模型，如氧气扩散模型和病毒传播模型等。
几类重要的随机过程
几类重要的随机过程随机过程指的是一组随机变量的演化过程，其中每个随机变量表示在不同的时间点上观察到的随机现象。
随机过程可以分为多个类别，下面将介绍一些重要的随机过程。
1. 马尔可夫链(Markov Chains)：马尔可夫链是一种最简单的随机过程，其中未来状态只取决于当前状态，与过去的状态无关。
马尔可夫链在许多领域都有广泛的应用，如金融、自然语言处理和遗传算法等。
马尔可夫链具有马尔可夫性质，即转移概率只与当前状态有关。
3. 布朗运动(Brownian Motion)：布朗运动，也称为随机游走或维纳过程，是一种连续时间的连续空间随机过程。
它是以随机步长进行连续时间的随机游走，具有随机漂移和随机扩散的特性。
布朗运动在物理学、金融学和数学建模等领域中得到广泛应用。
4. 马尔科夫过程(Markov Processes)：马尔科夫过程是在一定时间间隔内演化的离散时间随机过程。
它是马尔可夫链的连续时间版本，未来状态只取决于当前状态。
马尔科夫过程包括分段常数过程、均值回归过程和随机游走等。
5. 随机差分方程(Stochastic Difference Equations)：随机差分方程是一种描述离散时间的随机变量的过程。
它是差分方程的随机扩展，用于建模具有随机性质的动态系统，如经济学中的时间序列模型和信号处理中的随机信号模型。
6. 随机微分方程(Stochastic Differential Equations)：随机微分方程是一类描述连续时间的随机变量的过程。
它是微分方程的随机扩展，包括随机常微分方程和随机偏微分方程。
随机微分方程在物理学、金融学和工程学等领域中广泛应用。
7. 随机最优控制(Random Optimal Control)：随机最优控制是一种考虑不确定性的最优控制方法。
它将最优控制理论与随机过程理论相结合，用于处理具有不确定性和随机性的控制系统，如经济学中的投资组合优化和工程学中的机器人路径规划。
利用微分方程思想解决物理问题的应用举例
利用微分方程思想解决物理问题的应用举例微分方程是数学中的一个重要分支，不仅在数学中有着广泛的应用，还可以被用于解决物理中的问题。
物理学家们在对物理现象进行建模和分析时经常会遇到微分方程，例如引力、波动、热力学等方面的问题。
利用微分方程的思想，可以对这些问题进行深入研究和分析。
本文将以几个例子来说明微分方程如何被用于解决物理问题。
首先我们将考虑一个经典的物理问题 - 自由落体。
当一个物体在没有任何阻力的情况下自由落下时，它的运动可以由微分方程描述。
假设在运动的过程中，物体在高度为h的位置上以初速度v0开始自由落体。
我们可以通过分析重力的作用和牛顿第二定律来获得微分方程。
该微分方程可以写成如下形式：$$\frac{d^2s}{dt^2}=-g$$其中s是物体的下落距离，t是时间，g是重力加速度。
这个微分方程可以被解析求解，例如，可以通过积分获得物体在任意时间点的速度和位置。
通过这种方式，我们可以对自由落体的运动进行深入分析，并获得许多关于它的性质的重要信息。
下一个例子是关于弯曲的钢铁梁的问题。
当一条长的钢梁弯曲时，它的形状会发生变化，且弯曲的部位会承受压力。
因此，理解弯曲过程的数学模型对于诊断问题和设计解决方案非常重要。
我们可以通过微分方程的方法来解决这个问题。
假设一条长，圆柱形的钢梁沿其长度方向均匀受力，在其任意截面处的弯曲量可以用y(x)表示，其中x是其长度的距离。
通过平衡方程和几何关系，可以得到如下微分方程：$$\frac{d^2y}{dx^2}=\frac{M}{EI}$$其中M是弯矩，E是钢的弹性模量，I是截面结构的惯性矩。
这个微分方程可以用于预测钢梁弯曲的形状，并确定承受弯曲的部位。
最后一个例子是关于热传导方程的问题。
当一个材料被加热或冷却时，它的温度分布会发生变化。
我们可以通过微分方程的方法来预测材料温度随时间和空间的变化。
假设我们要研究一个均匀的材料，其平均温度可以用u(y,t)表示，其中y是其在空间中的位置，t是时间。
随机微分方程(stochastic differential equation,sde)
随机微分方程(stochastic differential equation,sde) 1. 引言1.1 概述随机微分方程（Stochastic Differential Equation，SDE）是一类描述随机现象的微分方程。
相比于传统的确定性微分方程，SDE中包含了一个或多个随机项，能够更准确地描述现实世界中的不确定性和变动性。
SDE在各个领域中广泛应用，特别是金融学、物理学和生物学等领域。
1.2 文章结构本文将从以下几个方面介绍随机微分方程及其应用：定义与基本概念、解随机微分方程的方法与技巧，以及在实际问题中的应用。
具体可以分为三个主要部分：引言、主体内容和结论展望。
1.3 目的本文旨在介绍随机微分方程的基本概念、解法和应用，并探讨其在金融学、物理学和生物学等领域中的实际应用。
通过对随机微分方程的深入了解，读者可以更好地理解和利用该方法来解决实际问题，并对未来研究提出展望。
以上为“1. 引言”部分的内容。
2. 随机微分方程的定义与基本概念2.1 随机过程简介随机过程是一类描述随着时间推移而随机变化的数学模型。
它可以看作是时间参数上的一族随机变量的集合。
随机过程常用于描述具有随机性质的现象，如金融市场中的股票价格、天气预报中的温度变化等。
2.2 随机微分方程的定义随机微分方程是一类描述含有随机项（通常为噪声）的微分方程。
它通常采用以下形式表示：dX(t) = a(X(t), t)dt + b(X(t), t)dW(t)其中，X(t)是未知函数，a(X(t), t)和b(X(t), t)是已知函数，dW(t)表示Wiener 过程（也称为布朗运动或白噪声）。
这个方程表示了X在无穷小时间段dt内发生微小变化dX(t)，其中包含一个确定性项a(X(t), t)dt和一个随机项b(X(t), t)dW(t)。
2.3 常见的随机微分方程模型在实际应用中，有许多不同类型的随机微分方程模型被广泛使用。
- Ornstein-Uhlenbeck 过程：该模型描述了维持平衡状态的粒子在受到随机扰动时的演化过程。
微分方程在物理学和工程学中的应用案例
微分方程在物理学和工程学中的应用案例微分方程是数学中的一个重要分支，它在物理学和工程学中有着广泛的应用。
本文将介绍一些微分方程在物理学和工程学中的应用案例，展示微分方程的重要性和实际价值。
1. 流体力学中的Navier-Stokes方程流体力学是研究流体运动规律的学科，而Navier-Stokes方程是描述流体运动的基本方程。
该方程是一个偏微分方程，包含了流体的质量守恒、动量守恒和能量守恒等方面的信息。
通过求解Navier-Stokes方程，可以研究流体的流动特性，如流速、压力分布等。
这对于设计飞机、汽车和水利工程等领域非常重要。
2. 电路中的RC电路方程在电路中，RC电路是一种常见的电路结构，它由电阻（R）和电容（C）组成。
RC电路方程是描述电路中电压和电流关系的微分方程。
通过求解RC电路方程，可以分析电路中电压和电流的变化规律，预测电路的响应和性能。
这对于电子设备的设计和故障诊断具有重要意义。
3. 热传导方程在热学中的应用热传导是研究热量传递和温度分布的学科，热传导方程是描述热传导过程的微分方程。
通过求解热传导方程，可以分析材料的热传导性能，预测温度分布和热量传递速率。
这对于热工设备的设计和优化具有重要意义，如锅炉、换热器等。
4. 力学中的运动方程力学是研究物体运动规律的学科，运动方程是描述物体运动的微分方程。
牛顿第二定律是力学中的基本方程，它描述了物体的质量、加速度和受力之间的关系。
通过求解运动方程，可以研究物体的运动轨迹、速度和加速度等特性。
这对于机械设计、航天工程等领域非常重要。
5. 电磁学中的麦克斯韦方程组电磁学是研究电磁现象和电磁场的学科，麦克斯韦方程组是描述电磁场的基本方程。
麦克斯韦方程组包含了电场和磁场的分布、变化和相互作用等信息。
通过求解麦克斯韦方程组，可以研究电磁波的传播、辐射和干涉等现象。
这对于通信技术、电磁波设备等领域具有重要意义。
综上所述，微分方程在物理学和工程学中有着广泛的应用。
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科技大学本科毕业论文论文题目：随机微分方程在物理学中的应用院系：物理科学与技术学院专业：应用物理姓名：vvv学号：0700000069指导教师：xxx二零一二年三月摘要牛顿和莱布尼兹创建了微积分学，为了描述机械动力学、天文学等领域的物理现象，建立了确定性的微分方程。
确定性的微分方程在实际问题中有大量的应用。
然而在研究实际物理现象的数学模型时，描述一个具体物理现象所用的一组数学方程不会是完全精确的。
实际问题中不确定性因素大量存在且往往是问题的关键所在，不可忽视。
由于二十世纪中叶大量的含有不确定性的实际问题的出现，以及对模型精确性要求和实际问题复杂性认识的不断提高，不确定性因素越来越多的被考虑到模型的建立中，这就在微分方程的基础上引入了随机因素，促使了随机积分的构建与发展，并在此基础上建立了随机微分方程的相关理论和方法。
随着科技的发展，随机微分方程越来越广泛地应用于模型的建立和分析中。
本文针对物理学中存在随机性的特征，提取其中的数学本质，利用数学方法和策略，建立相应的随机微分方程，分析其中数学特征和数学机理，推导相关的公式和性质，通过分析来更好的理解物理学中的随机性问题。
关键词：随机微分方程；布朗运动；matlab模拟；Abstract.Newton and Leibniz created calculus, in order to describe the mechanical dynamics, astronomy and other fields of physics, the establishment of a deterministic differential equation. Deterministic differential equations large number of practical problems in application. However, the actual physical phenomena in the study mathematical model to describe the physical phenomenon of a specific set of mathematical equations used to not be completely accurate. Practical problems of uncertainties abound and often the crux of the problem can not be ignored. Since the mid-twentieth century, a lot of uncertainty with the actual problems, and the accuracy of the model and actual problems requires understanding the complexity of continuous improvement, more and more uncertainty to the model to be considered in This is the basis of the differential equations introduced random factorcontributing to the construction and development of stochastic integral, and on this based on the theory of stochastic differential equations and methods.With the development of technology, more and more widely used in stochastic differential equation model and analysis. In this paper, the cha- racteristics of randomness exist in physics, mathematics extracted the es- sence, the use of mathematical methods and strategies, the establishment of the corresponding stochastic differential equations, mathematical char- acteristics and mathematical analysis in which the mechanism and nature of the formula is derived through the analysis to better Understanding of stochastic problems in physics.Key words: stochastic differential equations; Brownian motion; matlab simulation;目录引言 (6)1随机过程及随机微分方程概述 (7)1﹒1随机过程 (7)1.2随机微分方程（SDE） (7)1.3随机微分方程分类 (8)1.3.1系数 (8)1.3.2初始值 (8)1.3.3移项 (10)1.4伊藤微分方程及伊藤微分法则 (11)1.4.1伊藤微分方程概述 (11)1﹒4﹒2伊藤积分 (11)1﹒4﹒3 伊藤过程 (11)1.4.4 o lt 引理及其应用 (12)1.5随机微分方程的研究意义 (13)2随机微分方程的数值解 (13)2.1随机微分方程的数值解 (13)2.1.1 SDE的解 (13)2.1.2 SDE的数值解 (14)3用随机微分方程描述物理过程并提炼数学模型 (14)3.1布朗运动 (14)3.1.1布朗运动概述 (14)3﹒1﹒2布朗运动的数学模型 (15)3﹒2布朗运动的随机微分方程 (16)3﹒2﹒1布朗运动的微分形式 (16)4利用matlab数值模拟布朗运动 (17)4.1matlab简介 (17)4.1.1matlab特点 (17)4.2布朗运动的模拟 (18)4．3几何布朗运动的模拟 (18)结论 (20)参考文献 (21)致谢 (22)引言本论文的主要容是随机微分方程及其在物理学中的应用，首先介绍了随机过程和随机微分方程，以及必要的数学准备知识，再通过对物理学中布朗运动的背景分析，提炼数学模型，推导出其微分方程，利用matlab模拟该过程，最后分析随机微分方程的解及其研究意义。
随机微分方程越来越广泛地应用于模型的建立和分析中。
本文针对物理学中存在随机性的特征，提取其中的数学本质，利用数学方法和策略，建立相应的随机微分方程，分析其中数学特征和数学机理，推导相关的公式和性质，通过分析来更好的理解物理学中的随机性问题。
在本文中，对于理性概念的定义与命题的推导，并不探求数学的严密性，而是通过剖析原始想法叙述其含义及可能的发展，让读者尽快的了解并掌握随机微分方程的思想要领。
同时也为想要进一步学习提高的读者提供了一个直观的平台。
1随机过程及随机微分方程概述1﹒1随机过程随机过程的理论研究起源于生产、科研中的实际需要，随着人们对现象的认识越来越深人，它已被广泛地应用于自然、社会科学的许多领域中，并在课题的研究和解决中起着重大的作用。
大量的含有不确定性的实际问题的出现，促使了随机积分的构建与发展，并在此基础上建立了随机微分方程的相关理论和方法。
二元函数),(ωt X 是随机过程，其中Ω∈ω。
如果N ∈t ,则称该过程为离散时间过程；如果∈t R +,则称连续时间过程。
我们通常把连续时间随机过程记作X ＝{t X ，t ≥0}。
有时我们用X ﹙t ﹚来表示t X 。
●对于固定的ω，比如ϖ，{X （t ，ϖ），t ≥0}（或离散情形下的{),(ϖn X ，N ∈n }）被称作路径或轨迹。
● 对于固定的t ，比如t ，集合{Ω∈X ωω),,(t }（或者离散情况下的{Ω∈X ωω),,(n }）是时刻t 该随机过程的状态集。
),(ωt X 就成了随机变量。
1.2随机微分方程（SDE ）⎰⎰X +X +X =X t ts s s t dW s ds s 000),(),(σμ通常写成微分形式：t t t t dW t dt t d ),(),(X +X =X σμ有时也简写为：t t t t dW dt dX )()(X +X =σμ()t X μ被称作漂移项，()t X σ被称作扩散项。
1.3随机微分方程分类1.3.1系数方程0()[(),]()(0)X t f x t t HB t X X σ=+= （公式 3.1）等价于()[(),]()(0)dX t f X t t dt HdW t X X σ=+=形式上该随机微分方程组的解可写为000()[(),]()t tx t X f X s s ds HdW s σ=++⎰⎰对一个模型而言，在工程上感兴趣的是它的解的数值。
对于公式3.1其中[(),]f X t t 分别为：212223012420101(,,,;)1(,,,;(sin()sin )1(,,,;()1(,,,;[()(()]W m m m m m m m m m m m m qv qv L q m PW qv pw qv qw pv pw L qw L qw PV f V t f V t D T V VY V Y Mf V t K V K V Q Q Q K f V t K K V K K K K V K Q Q Q K p p p TK K δωδωδωδωδδθθδωδδωδ==-++--+=--+--=+-+++-+-1.3.2初始值定理：若4422((),):f X t t L XT L →连续，则方程（3.1）对于任何初始条件有唯一均方解。
证明：方程（3.1）等价于积分方程1000()((),)()t tk k X t X f X s s ds Hdw s σ+=++⎰⎰。
下用逐步逼近法来解这个积分方程。
由关系式1000()((),)()t tk k X t X f X s s ds H dw s σ+=++⎰⎰定义了一个随机过程序列{}()k X t 。
考虑五维闭区域402:0,,n D t X X D L T τα≤-≤-⊂⨯。
在D 上((),)f X t t 连续因而有界，即存在常数M ，在D 上满足((),)n f X t t M ≤，随机积分0()t H dw s σ⎰有如下形式22200()t T T T H dw s HH ds HH t σσσ⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎰⎰，因此112210()t T H dw s HH t C t σσ==⎰，其中1T C HH σ=。