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LQR 1

해밀턴-자코비-벨만 방정식 1 (Deterministic case) (feat. LQR)

1. Optimal Control problem 최적 제어(Optimal Control)는 아래의 그림에서 제어 입력(control) $\mathbf{u}(t)$을 디자인하여 cost $J$를 최소화시키면서 상태(state) $\mathbf{x}(t_0)$에서 $\mathbf{x}(t_f)$까지 도달하는 것을 목표로 한다. 여기서 위 시스템의 dynamics와 cost function을 다음과 같이 상정해보자. $$ \begin{align} \frac{d}{dt}\mathbf{x}&=f(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t)) \label{eq1} \tag{1} \\ J(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t), t_0)&=Q(\mathbf{x}(t_f), t_f)+\int_{t_..

Finance/Financial Mathematics 2022.04.12
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코테, Hamilton Jacobi Bellman equation, 행렬회전, stochastic HJB equation, LQR, GBM simulation, Ito's lemma, 해밀턴 자코비 방정식, 계층적구조다중필터링, Python, 파이썬, 해밀턴 야코비 벨만 방정식, Bellman's Optimality, 해밀턴 자코비 벨만 방정식, GBM solution, 코딩테스트, 테일러 전개, GBM mean, HJB equation, GBM variance,

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