401-4611-21L  Rough Path Theory

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeA. Allan, J. Teichmann
Periodizitäteinmalige Veranstaltung


401-4611-21 VRough Path Theory2 Std.
Di14:15-16:00HG E 1.2 »
A. Allan, J. Teichmann


KurzbeschreibungThe aim of this course is to provide an introduction to the theory of rough paths, with a particular focus on their integration theory and associated rough differential equations, and how the theory relates to and enhances the field of stochastic calculus.
LernzielOur first motivation will be to understand the limitations of classical notions of integration to handle paths of very low regularity, and to see how the rough integral succeeds where other notions fail. We will construct rough integrals and establish solutions of differential equations driven by rough paths, as well as the continuity of these objects with respect to the paths involved, and their consistency with stochastic integration and SDEs. Various applications and extensions of the theory will then be discussed.
SkriptLecture notes will be provided by the lecturer.
LiteraturP. K. Friz and M. Hairer, A course on rough paths with an introduction to regularity structures, Springer (2014).
P. K. Friz and N. B. Victoir. Multidimensional stochastic processes as rough paths, Cambridge University Press (2010).
Voraussetzungen / BesonderesThe aim will be to make the course as self-contained as possible, but some knowledge of stochastic analysis is highly recommended. The course “Brownian Motion and Stochastic Calculus” would be ideal, but not strictly required.


Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeA. Allan
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusmündlich 20 Minuten
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.


Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.


Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.


Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

Doktorat Departement MathematikGraduate School / GraduiertenkollegWInformation
Mathematik MasterAuswahl: Wahrscheinlichkeitstheorie, StatistikWInformation
Quantitative Finance MasterBereich MF (Mathematical Methods for Finance)WInformation