PAPAPANTOLEON-0.00005-0.00004-0.00003-0.00002-0.000010.000000.000010.000020.000030.000040.03 0.06 0.09 0.12错误罢工Rho=-0.2，T=1第二阶近似第三阶近似市场近似-0.00020-0.00015-0.00010-0.000050.000050.15错误罢工Rho=-0.2，T=6个二阶近似值三阶近似值市场近似值-0.00050-0.00040-0.00030-0.00020-0.000100.000000.000100.000200 0.05 0.1 0.15错误打击Rho=-0.2，T=10个二阶近似值三阶近似值市场近似值-0.00080-0.00060-0.00040-0.000200.000400 0.05 0.1 0.15错误打击Rho=-0.2，T=15第二订单近似值第三订单近似值市场近似值图5.5。当ρ=-0.2.让r>t，然后DrYηt=DrYηt=0。现在以r为例≤ t、 然后（DrYηt，DrYηt）求解以下SDEs系统干ηt=λr、 ηYηr+（1- η） y型p1级- ρ+RtrηαyDrYηudu+RtrηλyDrYηu（p1- ρdfWLt+ρdWXt），干ηt=λr、 ηYηr+（1- η） y型ρ+Rtrη（αyDrYηu+αzDrZηu）du+RtrηλyDrYηu（p1- ρdfWLt+ρdWXt）。（B.1）对于二阶Malliavin导数，例如r<s≤ t、 我们有D1,1r，sYηt=ηλyDrYηs+RtsηαyD1,1s，rYηu+αyyDrYηuDsYηudu+RtsηλyD1,1s，rYηu+λyyDrYηuDsYηu（p1- ρdfWLt+ρdWXt），D1,2r，sYηt=ηλyDrYηs+RtsηαyD1,2r，sYηu+αyyDrYηuDsYηu+αyzDrYηuDsZηudu+RtsηλyD1,2r，sYηu+λyyDrYηuDsYηu（p1- ρdfWLt+ρdWXt），D2,2r，sYηt=ηλyDrYηs+RtsηαyD2,2s，rYηu+αyyDrYηuDsYηu+αyzDrYηuDsZηu+αzD2,2s，rZηu+αzyDrZηuDsYηu+αzzDrZηuDsZηudu+RtsηλyD2,2r，sYηu+λyyDrYηuDsYηu（p1- ρdfWLt+ρdWXt）。（B.2）过程Zη独立于FWL，因此其Malliavin导数wrt为零。类似地，对于r>t，DrZηt=0，而对于r≤ t、 DrZηtsolvesDrZηt=σ（r，ηZηr+（1- η） z）+tZrηβzDrZηudu+tZrησzDrZηudWXu。

（B.3）欧洲QUANTO选项的展开公式23-0.00004-0.00003-0.00002-0.000010.000000.000010.000020.00003-0.02 0.03 0.08 0.13错误打击Rho=0.2，T=1第二阶近似第三阶近似市场近似-0.00010-0.00008-0.00006-0.00004-0.000020.000040.00008-0.02 0.03 0.08 0.13错误打击Rho=0.2，T=6第二订单近似值第三订单近似值市场近似值-0.00030-0.00025-0.00020-0.00015-0.00010-0.000050.000100.000150.00020-0.02 0.03 0.08 0.13错误打击Rho=0.2，T=10第二订单近似值第三订单近似值市场近似值-0.00050-0.00040-0.00030-0.00020-0.000100.000300.00040-0.01 0.04 0.09错误打击Rho E=0.2，T=15第二订单近似值第三订单近似值市场近似值图5.6。当ρ=0.2时，基准价格与采用不同近似方案计算的价格之间的绝对差异。对于二阶Malliavin导数，以r<s为例≤ t、 我们有D2,2r，sZηt=ησzDrZηs+RtsηβzzDsZηuDrZηu+βzD2,2r，sZηudu+RtsησzzDsZηuDrZηu+σzD2,2r，sZηudWXu。（B.4）同样，我们提供了（Yη1，t，Zη1，t）的Malliavin导数。DZη1，t=0，因为Zη与￠WL无关。r>t时，DrZη1，t=0。

对于r≤ 我们有DrZη1，t=σz（ηzη1，r+zηr- z） +RtrηβzzDrZηu（ηZη1，u+Zηu- z） +βz（ηDrZη1，u+DrZηu）du+RtrησzzDrZηu（ηZη1，u+Zηu- z） +σz（ηDrZη1，u+DrZηu）dWXu（B.5）此外，DirYη1，对于r>t，t=0，i=1，2，而对于r≤ t、 我们得到干η1，t=λy（ηyη1，r+yηr- y） +RtrηαyyDrYηu（ηYη1，u+Yηu- y） +αy（ηDrYη1，u+DrYηu）+ηαzyDrYηu（ηZη1，u+Zηu- z）du+RtrηλyyDrYηu（ηYη1，u+Yηu- y） +λy（ηDrYη1，u+DrYηu）（p1- ρdfWLt+ρdWXt），干η1，t=ρλy（ηyη1，r+yηr- y） +Rtrη（ηYη1，u+Yηu- y） （αyyDrYηu+αyzDrZηu）+αy（ηDrYη1，u+DrYηu）η（ηZη1，u+Zηu- z） （αyzDrYηu+αzzDrZηu）+αz（ηDrZη1，u+DrZηu）du+RtrηλyyDrYηu（ηYη1，u+Yηu- y） +λy（ηDrYη1，u+DrYηu）（p1- ρdfWLt+ρdWXt）。（B.6）此SDE系统的其他Malliavin衍生物可以类似地推导，无需特别说明。根据Benhamou等人（2009，定理5.2，步骤2），我们在以下24中提供了J.HOK、P.NGARE和A.PAPAPANTOLEON-0.00003-0.00002-0.0000100.000000.000010.000020.000030.000040.000050.00006-0.01 0.04 0.09 0.14误差罢工Rho=0.5，T=1第二订单近似值第三订单近似值市场近似值-0.00015-0.00010-0.000050.000000.000050.000200.000250 0.05 0.1 0.15错误打击Rho=0.5，T=6第二订单近似值第三订单近似值市场近似值-0.00030-0.00020-0.000100.000000.000200.000300.000400.000500.00060-0.04 0.06 0.16错误打击Rho=0.5，T=10第二订单近似值第三订单近似值市场近似值-0.00060-0.00040-0.000200.000000.000200.000400.000600.000800.00100-0.04 0.01 0.06 0.11 0.16错误打击Rho=0.5，T=15第二订单近似值第三订单近似值市场近似值图5.7。

当ρ=0.5时，基准价格与采用不同近似方案计算的价格之间的绝对差异。这个Malliavin导数系统的引理紧估计，这对误差分析很有用。引理B.1（Malliavin导数的估计）。对于任何p≥ 1和i，j，k=1，2:E | DirZηt | p≤c |σ| p∞E | DirYηt | p≤c |λ| p∞E | Di，jr，sZηt | p≤c |σ| p∞MpE | Di，jr，sYηt | p≤c |λ| p∞MpE | Di，j，kr，s，uZηt | p≤c |σ| p∞MpMpE | Di，j，kr，s，uYηt | p≤c |λ| p∞MpMpE | DirZη1，t | p≤cMp（M√T）pE | DirYη1，T | p≤cMp（M√T）pE | Di，jr，sYη1，T | p≤cMpMpE | Di，jr，sZη1，t | p≤cMpMpE | DirZη2，t | p≤cMp（M√T）2pE | DirYη2，T | p≤cMp（M√T）2pE | DirZη3，T | p≤cMp（M√T）3pE | DirYη3，T | p≤cMp（M√T）3p（B.7）均匀分布在（r、s、T、u）∈ [0，T]和η∈ [0, 1].在下面的引理中，我们陈述了分部积分公式的一个关键结果，该公式允许仅使用h（1）表示误差项（4.9），并提供了一些在误差分析中有用的力矩控制。引理B.2。假设（ELL）、（RHO）和（R）有效。让Z属于∩p≥1D2，p.Then，对于任何η∈ [0，1]，对于k=1，2，存在一个随机变量Zηkin any Lp（p≥ 1） 对于任何函数l∈ C∞（R，R），单相l（k）（ηYT+（1- η） YT）Z= El（ηYT+（1- η） YT）Zηk. （B.8）此外，还有kZηkkp≤ckZkk，2p（（1-ρ） λinf√T）k，单位为η。欧洲QUANTO选项25证明的扩展公式。我们证明了k=1的引理，因为k=2的证明是相似的。步骤1：Fη=ηYT+（1- η） YTis是一个非退化随机变量（在Malliavin意义上）。在（R）下，我们知道Fη在∩p≥1D3，p。我们必须证明，与Fη相关的Malliavin协方差矩阵，在这种情况下是一个标量，定义为γFη=TZ（DrFη）dr+TZ（DrFη）dr（B.9），几乎肯定是正的，其逆是在任何Lp（p≥ 1).通过线性，我们得到drfη=ηDrYT+（1- η） 干燥。

（B.10）从（B.1）开始，通过依次将η设置为1和0，我们得到r≤ t（DrYt=λ（r，Yr）p1- ρ+RtrDrYu（αydu+λy（p1- ρdfWLu+ρdWXu），DrYt=λ（r，y）p1- ρ.（B.11）通过求解（B.11）r≤ T，我们得到（DrYT=λ（r，Yr）p1- ρeRTrαydu-RTrλydu+RTrλy(√1.-ρdfWLu+ρdWXu）DrYT=λ（r，y）p1- ρ.（B.12）因此，我们可以写出γFη≥RT（DrFη）dr≥RThλ（r，Yr）p1- ρeRTrαydu-RTrλydu+RTrλy(√1.-ρdfWLu+ρdWXu）+（1- η） λ（r，y）p1- ρidr≥ （inf0≤r≤TeRTrαydu-RTrλydu+RTrλy(√1.-ρdfWLu+ρdWXu））（1- ρ） RT（λ（r，Yr）+（1- η） λ（r，y））dr≥ （inf0≤r≤TeRTrαydu-RTrλydu+RTrλy(√1.-ρdfWLu+ρdWXu））Tλinf（1- ρ).（B.13）第二个不等式表明γFη几乎肯定是正的。利用SDE解的最后一个不等式和矩的控制（参见Priouret（2005，第6.2.1节）），我们得到p≥ 1kγ-1Fηkp≤c（λinfp1- ρ√T）。（B.14）步骤2：按零件公式积分。利用Nualart（2005）中的命题2.1.4和1.5.6，我们得到了Lp（p≥1） 带kzηkp≤ckγ-1Fηk1,4pkDFηk1,4pkZk1,2p。（B.15）步骤3：kDFηk1，q，kγ的上限-1Fηk1，q，对于q≥ 我们记得kdfηkq1，q=EXi=1TZ（DitFη）dtq+ EXi，j=1TZ（Di，jti，tjFη）dtidtjq. （B.16）我们使用Malliavin导数算子toFη的线性、Holder不等式和引理B.1中Malliavin导数的估计分别对上述各项进行了约束，以获得Kdfηk1，q≤c√T |λ|∞. （B.17）对于kγ-1Fηk1，qk由kγ给出-1Fηk1，q=E |γ-1Fη| q+EXi=1TZ（Ditγ-1Fη）dtq, （B.18）26 J.HOK、P.NGARE和A.Papapantoleon我们使用Nualart（2005）中的引理2.1.6来编写Ditγ-1Fη=-DitγFηγFη，i=1，2。类似地，我们使用Malliavin导数算子与γFη的线性关系（见（B.9））、H¨older不等式、Malliavin导数在B.1中的估计和（B.14）中的矩估计分别将上述各项绑定，以获得kγ-1Fηk1，q≤c（λinfp1- ρ√T）。

（B.19）最后，使用|λ|∞≤ CEλinf（假设（ELL））结合不等式（B.17）和（B.19），我们得到kγ-1Fηk1,4pkDFηk1,4p≤c（1- ρ） λinf√T、 （B.20）这就完成了我们的证明。附录C.三阶近似公式的推导（4.19）中三阶展开公式的附加修正项见h（1）（YT）Y2，T和Eh（2）（YT）（Y1，T）. 第一项，设置η=0 in（3.18），屈服h（1）（YT）Y2，T= Eh（1）（YT）TZY1，tαydt+ Eh（1）（YT）TZY1，tλydWLt+ Eh（1）（YT）TZZ1，tαzdt+ Eh（1）（YT）TZξtγtαyzdt+ Eh（1）（YT）TZξtαyydt+ Eh（1）（YT）TZγtαzzdt+ Eh（1）（YT）TZξtλyydWLt.

（C.1）使用引理4.4，我们分别计算每个次修正项：Eh（1）（YT）TZY1，tαydt= [w（α，αy，αy）T+w（β，αz，αy）T]gh（YT）+[w（λ，αy，αy）T+w（α，λyλ，αy）T]gh（YT）+w（λ，λyλ，αy）gh（YT）+ρw（σλ，αz，αy）Tgh（YT），（C.2）Eh（1）（YT）TZY1，tλydWLt= [w（α，αy，λyλ）T+w（β，αz，λyλ）T]gh（YT）+[w（λ，αy，λyλ）T+w（α，λyλ，λyλ）T]gh（YT）+w（λ，λyλ，λyλ）Tgh（YT）+ρw（σλ，αz，λyλ）Tgh（YT），（C.3）Eh（1）（YT）TZZ1，tαzdt= w（β，βz，αz）Tgh（YT）+ρgh（YT）w（σλ，βz，αz）T+w（β，σzλ，αz）T+ ρw（σλ，σzλ，αz）Tgh（YT），（C.4）欧洲QUANTO选项27E的展开式h（1）（YT）TZξtγtαyzdt=ω（α，β，αyz）T+ω（β，α，αyz）Tgh（YT）+ω（λ，β，αyz）T+ω（β，λ，αyz）Tgh（YT）+ρhω（λσ，αyz）Tgh（YT）+ω（σλ，α，αyz）T+ω（α，σλ，αyz）Tgh（YT）+ω（λ，σλ，αyz）T+ω（σλ，λ，αyz）Tgh（YT）i，（C.5）Eh（1）（YT）TZξtαyydt= [w（α，α，αyy）T+w（λ，αyy）T]gh（YT）+[w（α，λ，αyy）T+w（λ，α，αyy）T]gh（YT）+w（λ，λ，αyy）Tgh（YT），（C.6）Eh（1）（YT）TZγtαzzdt=w（σ，αzz）T+w（β，β，αzz）Tgh（YT）+ρw（σλ，β，αzz）T+w（β，σλ，αzz）Tgh（YT）+ρw（σλ，σλ，αzz）Tgh（YT），（C.7）Eh（1）（YT）TZξtλyydWLt= Eh（2）（YT）TZξtλyyλtdt==w（λ，λyy）T+w（α，α，λyy）Tgh（YT）+w（λ，α，λλyy）T+w（α，λ，λλyy）Tgh（YT）+w（λ，λ，λλyy）Tgh（YT），（C.8）对于第二个校正项，通过将其^o公式应用于（Y1，t）t≥0，我们得到“h（2）（YT）Y1，T#=Eh（2）（YT）TZY1，tξtαydt+ Eh（2）（YT）TZY1，tγtαzdt+Eh（2）（YT）TZξtλydt+ Eh（2）（YT）TZY1，tξtλydWLt=: A+B+C+D.（C.9）通过应用θ=λy的（4.42），我们得到了C的方向=ω（λ，λy）T+ω（α，α，λy）Tgh（YT）+ω（λ，α，λy）T+ω（α，λ，λy）Tgh（YT）+ω（λ，λ，λy）Tgh（YT）。（C.10）此外，通过将引理4.3应用于D，我们得到D=Eh（3）（YT）TZY1，tξtλyλdt, （C.11）28 J.HOK、P.NGARE和A.Papapantoleon因此，可以类似地计算A和D。

实际上，通过It^o公式和引理4.2和4.3的连续应用，我们得到了DD=Eh（3）（YT）TZY1，tαω（λλy）Ttdt+ Eh（3）（YT）TZξtαyω（λλy）Ttdt+ Eh（3）（YT）TZξtγtαzω（λλy）Ttdt+ Eh（3）（YT）TZξtλλyω（λλy）Ttdt+ Eh（4）（YT）TZY1，tλω（λλy）Ttdt+ Eh（4）（YT）TZξtλλyω（λλy）Ttdt=: D+D+D+D+D+D+D。（C.12）每个项都使用引理4.4显式计算。此外，αy（t，y，z）=-[λy（t，y）λ（t，y）+ρλy（t，y）σ（t，z）]（C.13）我们直接推导出A的以下表达式：A=Eh（2）（YT）TZY1，tξtαydt= -Eh（2）（YT）TZY1，tξtλyλdt- ρEh（2）（YT）TZY1，tξtλyσdt. （C.14）上述各项可从D中推导得出。最后，B的表达式为B=Eh（2）（YT）TZY1，tβω（αz）Ttdt+ Eh（2）（YT）TZγtαzω（αz）Ttdt+ Eh（2）（YT）TZξtγtαyω（αz）Ttdt+ ρEh（2）（YT）TZξtσλyω（αz）Ttdt+ ρEh（3）（YT）TZY1，tλσω（αz）Ttdt+ Eh（3）（YT）TZξtγtλλyω（αz）Ttdt=: B+B+B+B+B+B+B.（C.15）通过收集所有这些项，传递到初始参数，并将其写成ρ（4阶）的多项式函数，我们得到了（3.29）中的三阶展开式。为了简洁起见，我们省略了这些计算的细节，并直接提供了结果。恒常系数如定理3.7所示。

其他系数如下所示。欧式QUANTO选项29的展开公式我们有γ1，T=Xj=1γ1，j，Tghj（YT）（C.16）γ1,1，T=A7，T+（A8，T+A9，T- A10，T- A11，T）- B28，T-（B26、T+B27、T+B32、T+B36、T+B35、T+B31、T+B42、T）-（B33，T+B34，T+B29，T+B37，T）（C.17）γ1,2，T=-A7，T- A8，T+B29，T+B27，T+3（B28，T+B26，T）+（B32，T+B33，T+B34，T）+（B31，T+B30，T+B42，T+B35，T+C56，T+C55，T+（C50，T+C52，T+C54，T+C78，T）+（C5，T+C6，T+C7，T+C51，T+C53，T+C57，T+C58，T+C77，T）（C.18）γ1,3，T=第-3B26，T- 2（B27，T+B28，T）- （B29、T+B30、T+B31、T+B35、T+B42、T）-（C5、T+C6、T+C7、T+C53、T+C57、T+C58、T）- 4（C55，T+C56，T）- 2（C50，T+C52，T）-（C54，T+C78，T）-（C51，T+C77，T）（C.19）γ1,4，T=（C5，T+C6，T+C7，T+C57，T+C58，T+C53，T）+2（C51，T+C77，T）+4（C54，T+C78，T）+5（C55，T+C56，T）+（C50，T+C52，T）（C.20）γ1,5，T=-C50，T- C51，T- C52，T- C77，T- 2（C54，T+C55，T+C56，T+C78，T），（C.21）和γ2，T=Xj=1γ2，j，Tghj（YT）（C.22）γ2,1，T=A4，T- A5，T-（B10、T+B13、T+B14、T+B15、T+B16、T+B17、T）- B11，T- B12，T- B18，T- B19，T（C.23）γ2,2，T=-A6，T+2（B10，T+B20，T+B11，T+B12，T+B41，T+B16，T+B17，T+B18，T+B19，T+B38，T+B21，T+（B22，T+B23，T+B24，T+B25，T+B39，T）+C39，T+C42，T+C43，T+C84，T+C85，T+2C44，T+（C8，T+C10，T+C12，T+C14，T+C80，T+C82，T+C85 86，T+C87，T）+（C9，T+C11，T+C15，T+C16，T+C38，T+C40，T+C41，T+C45，T+C46，T+C79，T+C81，T+C83，T）（C.24）30 J.HOK，P.NGARE和A。

PAPAPANTOLEONγ2,3，T=-（B23、T+B22、T+B38、T+B39、T）- 2B20，T- C80，T- 2（C83，T+C39，T）- 3（C42、T+C43、T+C84、T+C85、T）- 4C44，T-（C8、T+C9、T+C17、T+C15、T+C16、T+C12、T+C14、T+C18、T+C19、T）-（C38、T+C40、T+C79、T+C81、T）-（C41，T+C45，T+C46，T+C47，T+C48，T+C49，T+C86，T+C87，T+C82，T）（C.25）γ2,4，T=C38，T+C39，T+C40，T+C79，T+C80，T+C81，T+2（C44，T+C42，T+C43，T+C85，T+C83，T+C84，T）+（C17，T+C19，T+C18，T+C49，T+C49，T+C49 T）（C.26）γ2,5，T=-（C17，T+C19，T+C18，T+C49，T+C48，T+C47，T），（C.27）和γ3，T=Xj=1γ3，j，Tghj（YT）（C.28）γ3,1，T=-B4，T- B8，T（C.29）γ3,2，T=2（B5，T+B7，T+B40，T）+C64，T+C67，T+C68，T+C34，T+2（C69，T+C35，T）+（C20，T+C21，T+C22，T+C63，T+C65，T+C66，T+C70，T+C71，T）（C.30）γ3,3，T=-B6，T- B9，T- （C31、T+C24、T+C25、T+C34、T+C63、T+C64、T+C65、T+C36、T）- 2（C27、T+C35、T+C69、T+C67、T+C68、T+C37、T）-（C26，T+C23，T+C28，T+C29，T+C30，T+C73，T+C74，T+C75，T）（C.31）γ3,4，T=C28，T+C26，T+C30，T+C31，T+C75，T+C74，T+C73，T+C36，T+2（C27，T+C37，T），（C.32）最终γ4，T=Xj=2γ4，j，Tghj（YT）（C.33）γ4,2，T=C59，T+2C60，T（C.34）γ4,3，T=-C4，T- C61，T- 2（C62，T+C3，T）（C.35）γ4,4，T=2C1，T+C2，T（C.36）表C.1、C.2和C中收集的所有系数Ai、T、Bi、Tand Ci、皮重的表达式。3以下。A1，T=ω（λ，λy）TA2，T=ω（λ，λyyλ）TA3，T=ω（λ，λy）TA4，T=ω（λσ，λyσ）TA5，T=ω（λσ，λyσz）TA6，T=ω（λσ，λσz）TA7，T=ω（λσ，λyλ）TA8，T=ω（λ，λyσ）TA9，T=ω（σ，λz）TA10，T=λ（λ，λyyσ）TA11，T=ω（σ，λσzz）T表C.1。涉及2个多重积分认知的权重系数。Philip Ngare感谢IMUBerlin-Einstein基金会奖学金的财政支持。

作者还感谢GlobalDerivatives的研讨会参与者发表了富有成效的评论。欧洲QUANTO选项31B1的扩展公式，T=ω（λ，λy，λy）TB2，T=ω（λ，λ，λyyλ）TB3，T=ω（λ，λ，λy）TB4，T=ω（λσ，λyσ，λyσ）TB5，T=ω（λσ，λσz，λyσ）TB6，T=ω（λσ，λσz，λσz）TB7，T=ω（λσ，λσ，λσ，λyσz）TB8，T=ω（λσ，λσ，λyyσ）TB9，T=ω（λσ，λσ，λσzz）TB10，T=ω（λ，λyσ，λyσ）TB11，T=ω（λσ，λyλ，λyσ）TB12，T=ω（λσ，λyσ，λyλ）TB13，T=ω（σ，λσz，λyσ）TB14，T=ω（λσ，σ，λyσz）TB15，T=ω（σ，λσ，λyσz）TB16，T=ω（λ，λσ，λyyσ）TB17，T=ω（λσ，λ，λyyσ）TB18，T=ω（λσ，λσ，λyyλ）TB19，T=ω（λσ，λσ，λy）TB20，T=ω（λσ，λσ，λyλ）TB21，T=ω（σ，λσz，λσz）TB22，T=ω（σλ，λ，λyσz）TB23，T=ω（λ，σλ，λyσz）TB24，T=ω（λσ，σ，λσzz）TB25，T=ω（σ，λσ，λσzz）TB26，T=ω（λ，λyλ，λyσ）TB27，T=ω（λ，λyσ，λyλ）TB28，T=ω（λσ，λyλ，λyλ）TB29，T=ω（λ，λ，λyyσ）TB30，T=ω（λ，λσ，λyy）TB31，T=ω（λσ，λ，λyy）TB32，T=ω（σ，λz，λy）TB33，T=ω（λ，σ，λyσz）TB34，T=ω（σ，λ，λyσz）TB35，T=ω（λ，λσ，λy）TB36，T=ω（σ，σz，λσz）TB37，T=ω（σ，σ，λσzz）TB38，T=ω（λσ，λλy，λσz）TB39，T=ω（λ，σy，λσz）TB40，T=ω（λσ，σy，λσz）TB41，T=ω（λσ，σz，λσz）TB42，T=ω（λσ，λ，λy）T表C.2。