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1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
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Mathématiques · পরিভাষা

stabilité (Lyapunov) কী?

Définition 19.10 Mathématiques universitaires — Licence 3 · অধ্যায় 19 — Équations différentielles ordinaires

Un équilibre est un point xˉ\bar x tel que F(xˉ)=0F(\bar x) = 0 (donc φt(xˉ)=xˉ\varphi_t(\bar x) = \bar x). Il est stable si pour tout ε>0\varepsilon > 0 il existe δ>0\delta > 0 tel que ∥x0−xˉ∥<δ\norm{x_0 - \bar x} < \delta implique que la solution existe pour tout t≥0t \geq 0 avec ∥φt(x0)−xˉ∥<ε\norm{\varphi_t(x_0) - \bar x} < \varepsilon ; asymptotiquement stable si de plus φt(x0)→xˉ\varphi_t(x_0) \to \bar x pour tout x0x_0 voisin de xˉ\bar x.

উদাহরণ

Exemple 19.9 (Le plan, classifié)

Pour x′=Axx' = Ax avec A∈M2(R)A \in M_2(\R) inversible, le portrait de phase près de 00 est décidé par τ=tr⁡A\tau = \operatorname{tr}A et δ=det⁡A\delta = \det A, via les valeurs propres λ±=τ±τ2−4δ2\lambda_\pm = \frac{\tau \pm \sqrt{\tau^2 - 4\delta}}2 :

  • δ<0\delta < 0 : valeurs propres réelles de signes opposés — un col ; deux trajectoires entrent, deux sortent, toutes les autres passent. Toujours instable.
  • δ>0\delta > 0, τ2≥4δ\tau^2 \geq 4\delta : valeurs propres réelles de même signe (=sign⁡τ= \operatorname{sign}\tau) — un nœud, stable ssi τ<0\tau < 0 ; les trajectoires sont tangentes à la direction propre lente.
  • δ>0\delta > 0, τ2<4δ\tau^2 < 4\delta, τ≠0\tau \neq 0 : valeurs propres complexes conjuguées τ2±iω\frac\tau2 \pm \iu\omega — une spirale (foyer), stable ssi τ<0\tau < 0 ; les solutions sont eτt/2×\eu^{\tau t/2}\times rotations de période 2πω\frac{2\pi}\omega.
  • τ=0\tau = 0, δ>0\delta > 0 : valeurs propres purement imaginaires — un centre : orbites fermées (ellipses), stabilité sans stabilité asymptotique, exactement la frontière que le Théorème 19.12 ne peut trancher pour les systèmes non linéaires (l’équilibre bas du pendule, Problème 19.1, se situe ici).

La parabole frontière τ2=4δ\tau^2 = 4\delta porte les nœuds dégénérés (blocs de Jordan : trajectoires à une seule direction tangente). Tout se lit sur deux nombres — d’où le premier réflexe avant tout portrait de phase plan : calculer tr⁡\operatorname{tr} et det⁡\det ; p.ex. A=(01−1−c)A = \bigl(\begin{smallmatrix}0 & 1\\ -1 & -c\end{smallmatrix}\bigr) (oscillateur amorti) : δ=1>0\delta = 1 > 0, τ=−c\tau = -c : spirale stable pour 0<c<20 < c < 2, nœud stable pour c≥2c \geq 2 — sous-amortissement contre sur-amortissement, d’un coup d’œil.

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