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随机微分方程（SDE）是衍生品定价（如Black-Scholes模型及其推广）的核心工具
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8/13/2026
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Unverified扩散模型的理论基础由 Song Yang 等人在 2020 年通过随机微分方程（SDE）框架统一阐明，概率流 ODE 的发现使确定性采样成为可能，催生了 DDIM 等加速采样方法，将采样步数从 1000 步压缩至 10-50 步63% similarUnverified扩散模型的核心数学逻辑基于随机微分方程（SDE）和去噪得分匹配（Denoising Score Matching），通过U-Net或DiT等网络结构经过数十至数百步迭代采样生成图像59% similarUnverified概率论中的贝叶斯推断是生成模型（VAE、扩散模型）的理论根基57% similarUnverified2020年后兴起的扩散模型（Diffusion Models）直接建立在随机微分方程与概率流的数学框架之上54% similarUnverified扩散模型的数学本质是基于随机微分方程和得分匹配理论，支撑着Stable Diffusion、DALL-E等图像生成系统54% similar
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