针对时间分数阶慢扩散方程,提出一类并行差分方法——交替分段纯显-隐(pure alternative segment explicit-implicit,PASE-I)和交替分段纯隐-显(pure alternative segment implicit-explicit,PASI-E)差分方法。这类方法是将古典显式格...针对时间分数阶慢扩散方程,提出一类并行差分方法——交替分段纯显-隐(pure alternative segment explicit-implicit,PASE-I)和交替分段纯隐-显(pure alternative segment implicit-explicit,PASI-E)差分方法。这类方法是将古典显式格式、古典隐式格式与交替分段技术相结合构造出的一类具有并行本性的差分方法。理论证明了PASE-I和PASI-E格式解的存在唯一性,采用傅里叶方法和数学归纳法证明了格式是无条件稳定且收敛的。数值试验表明:PASE-I格式和PASI-E格式具有明显的并行计算性质,为空间二阶、时间2-α阶收敛,并且在计算效率上相比串行的隐式格式有大幅度提高,本方法求解时间分数阶慢扩散方程是可行的。展开更多
微分方程的计算求解在计算机工程上有重要的理论意义和应用价值。针对传统数值解法计算复杂度高、解的形式离散等问题,本文基于微分方程的回归方程观点与解法,应用统计回归方法求解二阶常微分方程,并给出基于中心支持向量机(proximal su...微分方程的计算求解在计算机工程上有重要的理论意义和应用价值。针对传统数值解法计算复杂度高、解的形式离散等问题,本文基于微分方程的回归方程观点与解法,应用统计回归方法求解二阶常微分方程,并给出基于中心支持向量机(proximal support vector machine,P-SVM)在常微分方程的初值和边值问题上的近似解求法。通过在目标优化函数中添加偏置项,构建P-SVM回归模型,从而避免大规模求解线性方程组,得到结构简洁的最优解表达式。模型通过最小化训练样本点的均方误差和,在保证精度的同时,有效提高了近似解的计算速度。此外,形式简洁固定的解析解表达式也便于在实际应用中进行定性分析和性质研究。数值试验结果验证了P-SVM方法是一种高效可行的常微分方程求解方法。展开更多
针对障碍期权的定价问题,给出了一种高效的蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟方法——基于布朗桥构造路径的随机化拟蒙特卡罗(Brownian bridge path randomization quasi Monte Carlo,BBPR-QMC)方法.首先,用Faure序列代替MC方法中的随机序列...针对障碍期权的定价问题,给出了一种高效的蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟方法——基于布朗桥构造路径的随机化拟蒙特卡罗(Brownian bridge path randomization quasi Monte Carlo,BBPR-QMC)方法.首先,用Faure序列代替MC方法中的随机序列,得到了Faure序列的拟蒙特卡罗(quasi Monte Carlo,QMC)模拟方法;其次,应用Moro算法得到了随机化拟蒙特卡罗(randomization quasi Monte Carlo,R-QMC)模拟方法;最后,将QMC方法和R-QMC方法结合,利用布朗桥技术来降低有效维,得到障碍期权定价的BBPR-QMC方法.数值试验表明,与MC方法和R-QMC方法相比较,BBPR-QMC方法模拟的价格与真实价格更接近、收敛速度更快.数值试验证实,BBPR-QMC方法是一种高效求解障碍期权定价的数值方法.展开更多
文摘针对时间分数阶慢扩散方程,提出一类并行差分方法——交替分段纯显-隐(pure alternative segment explicit-implicit,PASE-I)和交替分段纯隐-显(pure alternative segment implicit-explicit,PASI-E)差分方法。这类方法是将古典显式格式、古典隐式格式与交替分段技术相结合构造出的一类具有并行本性的差分方法。理论证明了PASE-I和PASI-E格式解的存在唯一性,采用傅里叶方法和数学归纳法证明了格式是无条件稳定且收敛的。数值试验表明:PASE-I格式和PASI-E格式具有明显的并行计算性质,为空间二阶、时间2-α阶收敛,并且在计算效率上相比串行的隐式格式有大幅度提高,本方法求解时间分数阶慢扩散方程是可行的。
文摘微分方程的计算求解在计算机工程上有重要的理论意义和应用价值。针对传统数值解法计算复杂度高、解的形式离散等问题,本文基于微分方程的回归方程观点与解法,应用统计回归方法求解二阶常微分方程,并给出基于中心支持向量机(proximal support vector machine,P-SVM)在常微分方程的初值和边值问题上的近似解求法。通过在目标优化函数中添加偏置项,构建P-SVM回归模型,从而避免大规模求解线性方程组,得到结构简洁的最优解表达式。模型通过最小化训练样本点的均方误差和,在保证精度的同时,有效提高了近似解的计算速度。此外,形式简洁固定的解析解表达式也便于在实际应用中进行定性分析和性质研究。数值试验结果验证了P-SVM方法是一种高效可行的常微分方程求解方法。
文摘针对障碍期权的定价问题,给出了一种高效的蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟方法——基于布朗桥构造路径的随机化拟蒙特卡罗(Brownian bridge path randomization quasi Monte Carlo,BBPR-QMC)方法.首先,用Faure序列代替MC方法中的随机序列,得到了Faure序列的拟蒙特卡罗(quasi Monte Carlo,QMC)模拟方法;其次,应用Moro算法得到了随机化拟蒙特卡罗(randomization quasi Monte Carlo,R-QMC)模拟方法;最后,将QMC方法和R-QMC方法结合,利用布朗桥技术来降低有效维,得到障碍期权定价的BBPR-QMC方法.数值试验表明,与MC方法和R-QMC方法相比较,BBPR-QMC方法模拟的价格与真实价格更接近、收敛速度更快.数值试验证实,BBPR-QMC方法是一种高效求解障碍期权定价的数值方法.
