首先采用前修复法把带自由边界的美式看涨期权模型转化为带固定边界的美式看涨期权模型;然后利用显式、隐式等有限差分格式对其离散,得到相应的线性与非线性方程组,通过牛顿迭代法等方法求得相应的线性与非线性方程组的解,从而求得原问题的期权价格;最后给出数值算例,通过对此算例做的一系列数值试验,验证了算法的有效性,并得到了一些在期权交易的实际操作中有用的结果.

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Devito：基于符号规范的快速模板计算 是一个Python软件包，用于根据高级符号问题定义实施优化的模具计算（例如，有限差分，图像处理，机器学习）。 Devito建立在基础上，并采用自动代码生成和即时编译功能，以在包括CPU，GPU及其集群在内的多个计算机平台上执行优化的计算内核。 交互式Jupyter笔记本 关于德维托 Devito提供了一种功能语言，用于实现复杂的运算符，该运算符可以由多个模板计算，边界条件，稀疏运算（例如插值）等组成。 典型的用例是用于逼近偏微分方程的显式有限差分方法。 例如，可以使用Devito来实现2D扩散算子，如下所示 >> > grid = Grid ( shape = ( 10 , 10 )) >> > f = TimeFunction ( name = 'f' , grid = grid , space_order = 2 ) >> > eqn =

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解微分方程的代码，包括有限差分法，有限元法，谱方法，写的很详细。很好用。