我们证明了倒向随机微分方程（BSDE）可以在某些路径空间上重新表示为普通泛函微分方程。在这个框架中，既不需要Itós积分，也不需要鞅表示形式。该方法为BSDE的研究提供了新的工具，特别适用于部分信息的BSDE研究。该方法允许我们研究以下类型的倒向随机微分方程：$$dY_t^j=−f_0^j（t，Y_t，L（M）_t）dt−\sum_{i=1}^df_i^j（tY_t）dB_t^i+dM_t^j$$Y（Y）_T型=ξ，在一般过滤概率空间$（\Omega，\mathcal{F}，\mathcal{F}（F）_{t} ，\mathbf{P}）$，其中B类是一个d日-维布朗运动，L（左）是一个规定的（非线性）映射，它发送平方积分M（M）适应的过程L（左）(M（M）)和M（M）是一个修正项，是一个待确定的平方积分鞅。在一定的技术条件下，我们证明了该系统具有独特的解决方案(Y（Y）,M（M）). 通常，相关的偏微分方程不仅是非线性的，而且可能是非局部的，并且涉及积分算子。