摘要翻译：
本文对文献[12，13]中提出的Polyrakis算法进行了计算研究。这些算法用于确定R^k的有限个正向量集所生成的向量子格和最小格子空间。研究表明，我们的发现在经济学领域中是非常有用的，特别是在证券市场的期权和投资组合保险中。
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英文标题：
《Computation of vector sublattices and minimal lattice-subspaces of R^k.
  Applications in finance》
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作者：
V.N. Katsikis and I.A. Polyrakis
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最新提交年份：
2010
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Computational Finance        计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Numerical Analysis        数值分析
分类描述：Numerical algorithms for problems in analysis and algebra, scientific computation
分析和代数问题的数值算法，科学计算
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Portfolio Management        项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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英文摘要：
  In this article we perform a computational study of Polyrakis algorithms presented in [12,13]. These algorithms are used for the determination of the vector sublattice and the minimal lattice-subspace generated by a finite set of positive vectors of R^k. The study demonstrates that our findings can be very useful in the field of Economics, especially in completion by options of security markets and portfolio insurance.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1006.4070