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对称α稳态过程驱动的随机微分方程数值分析

Numerical analysis for stochastic differential equations driven by symmetric α-stable process
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摘要 研究了一类对称α稳态过程驱动的随机微分方程数值解问题.这类随机微分方程的漂移项具有超线性增长系数.采用半隐式Euler-Maruyama算法得到:对于任意小的ε>0和α∈[1,2),其数值解强收敛率是α-ε4. In this paper,the numerical solution of a class of stochastic differential equations driven by symmetricα-stable process is studied.The drift coefficient of stochastic differential equations under consideration is allowed to grow super-linearly.The strong convergence of numerical solution by the semi-implicit Euler-Maruyama algorithm is shown with the rate ofα-ε4 for arbitrarily smallε>0 andα∈[1,2).
作者 胡军浩 高帅斌 刘暐 HU Junhao;GAO Shuaibin;LIU Wei(College of Mathematics and Statistics, South-Central University for Nationalities, Wuhan 430074, China;Department of Mathematics, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China)
出处 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第4期431-435,共5页 Journal of South-Central University for Nationalities:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金资助项目(61876192,11701378,11871343,11971316) 中南民族大学研究生创新基金项目(3212020sycxjj306)。
关键词 随机微分方程 对称α稳态过程 半隐式Euler-Maruyama算法 强收敛率 stochastic differential equations symmetricα-stable process semi-implicit Euler-Maruyama algorithm strong convergence rate
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