The application of improved physics-informed neural network (IPINN) method in finance
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摘要
本论文提出了改进的物理信息神经网络（IPINN）方法，通过引入局部自适应激活函数，提升了传统PINN在求解金融偏微分方程中的性能。IPINN方法成功应用于Ivancevic期权定价模型与黑-舒尔斯模型，获得了金融中的流氓波和孤子解及欧式期权的数值解。数值实验表明，IPINN收敛速度更快，精度更高，且学习效果优于传统PINN方法，为金融PDE求解提供了有效工具[page::0][page::1][page::3][page::4][page::11]。
