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Riccati
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深度学习粒子系统在神经SDEs中的收敛性分析
本文分析了深度学习中出现的受控粒子系统，特别关注神经随机微分方程（SDEs）。研究人员考察了样本量增加时采样最优控制问题的极限行为，将N粒子系统与集中式控制联系起来。该研究通过应用随机最大值原理和分析反向随机Riccati方程，建立了统一于N的正则性结果，最终证明了在Borel概率测度的Wasserstein空间中目标泛函最小值和最优参数的收敛性。
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新的Climate-Dyna Deep Hedging方法应对金融气候风险
研究人员开发了一种名为Climate-Dyna Deep Hedging的新方法来管理气候相关金融风险，特别关注残余气候对冲估值调整（HVA）。该方法通过比较受气候影响的场景和基线场景来量化气候成本，将对冲工具发现转化为成本优化问题。该系统从线性高斯解开始，通过模型回滚学习非线性修正，并在使用欧盟排放交易体系数据的研究中展示了显著的遗憾减少和适应能力。