卡洛斯·莫拉(Carlos M.Mora)。;胡安·卡洛斯希门尼斯;莫妮卡·塞尔瓦 基于控制条件矩的随机微分方程弱变步长格式。 (英语) Zbl 07705773号 申请。数字。数学。 187, 235-261 (2023). 摘要:我们研究由独立布朗运动驱动的随机微分方程(简称SDE)的弱数值解。本文提出了一种新的设计自适应策略的方法,用于自动确定计算SDE解的光滑函数平均值的数值格式的步长。首先,我们介绍了一种构造SDE变步长弱格式的通用方法,该方法基于控制数值积分增量的第一条件矩与附加弱近似对应的条件矩之间的匹配。为此,我们使用某些不涉及随机变量抽样的局部差异函数。给出了设计合适的差分函数和选择起始步长的精确指导。其次,我们引入了一个变步长的Euler格式,以及一个通过外推得到的变步长二阶弱格式。最后,通过数值模拟表明了引入的变步长策略和自适应方案在克服扩散函数期望计算中传统固定步长方案的已知不稳定性问题方面的潜力。 MSC公司: 65立方米 随机微分和积分方程的数值解 60 H10型 随机常微分方程(随机分析方面) 60华氏35 随机方程的计算方法(随机分析方面) 关键词:自适应时间步进;随机微分方程;数值解;微弱误差;蒙特卡罗方法;欧拉方案 软件:SDELab公司;bvp4c PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.M.Mora}等人,应用。数字。数学。187235-261(2023;Zbl 07705773) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] 阿诺德,L.,随机动力系统(1998),施普林格:施普林格柏林·Zbl 0906.34001号 [2] 拜耳,C。;Hoel,H。;Von Schwerin,E。;Tempone,R.,《关于蒙特卡罗模拟中的非共鸣最优停止准则》,SIAM J.Sci。计算。,36,A869-A885(2014)·Zbl 1296.65003号 [3] 比斯开,R。;Jimenez,J.C。;Riera,J.J。;Valdes,P.A.,随机微分方程数值解的局部线性化方法,Ann.Inst.Stat.Math。,48, 631-644 (1996) ·Zbl 1002.60545号 [4] 博西,M。;贾比尔,J.-F。;Martinez,K.,关于超线性增长系数控制的SDE的指数Euler格式的弱收敛速度,Bernoulli,27312-347(2021)·Zbl 1475.60130号 [5] 布雷南,K.E。;坎贝尔,S.L。;Petzold,L.R.,微分代数方程初值问题的数值解(1996),SIAM:SIAM Philadelphia·Zbl 0844.65058号 [6] Burrage,P。;Burrage,K.,《随机微分方程的变步长实现》,SIAM J.Sci。计算。,24, 848-864 (2002) ·Zbl 1034.65003号 [7] Burrage,P。;Herdiana,R。;Burrage,K.,《基于随机微分方程控制理论的自适应步长》,J.Compute。申请。数学。,170, 317-336 (2004) ·Zbl 1049.65009号 [8] Butcher,J.,《常微分方程的数值方法》(2008),John Wiley&Sons:John Willey&Sons Chichester·Zbl 1167.65041号 [9] 卡博尼尔,F。;Jimenez,J.C。;Biscay,R.J.,《随机微分方程的弱局部线性离散:收敛和数值格式》,J.Compute。申请。数学。,197, 578-596 (2006) ·Zbl 1105.65006号 [10] Cerrai,S.,《有限和无限维中的二阶偏微分方程:概率方法》(2001),施普林格:施普林格柏林·Zbl 0983.60004号 [11] 德拉克鲁兹,H。;Jimenez,J.C。;Zubelli,J.P.,随机力驱动随机振荡器模拟的局部线性化方法,BIT,57,1,123-151(2017)·Zbl 1364.65021号 [12] 方,W。;Giles,M.,《具有非全局Lipschitz漂移的SDE的自适应欧拉-马鲁亚马方法》,Ann.Appl。概率。,30, 526-560 (2020) ·Zbl 1464.60061号 [13] 盖恩斯,J.G。;Lyons,T.J.,随机微分方程数值解中的变步长控制,SIAM J.Appl。数学。,57, 1455-1484 (1997) ·Zbl 0888.60046号 [14] Giles,M.,多层蒙特卡罗方法,数值学报。,24, 259-328 (2015) ·兹比尔1316.65010 [15] Giles,M.,《多级蒙特卡罗方法简介》,(国际数学家大会论文集,第四卷(2018年),《世界科学》。出版物:世界科学。出版物。新加坡),3571-3590·Zbl 1523.65002号 [16] 贾尔斯,M。;莱斯特,C。;Whittle,J.,《多级蒙特卡罗计算中的非测试自适应时间步长》,(Cools,R.;Nuyens,D.,Monte Carlo和准蒙特卡罗方法2014(2016),施普林格:施普林格瑞士),303-314·Zbl 1356.65017号 [17] 吉尔辛,H。;Shardlow,T.,Sdelab:Matlab,J.Compute中求解随机微分方程的软件包。申请。数学。,205, 2, 1002-1018 (2007) ·Zbl 1116.65005号 [18] 格拉德威尔,I。;三叶草。;Brankin,R.,ODE解算器初始步长的自动选择,J.Compute。申请。数学。,18, 175-192 (1987) ·Zbl 0623.65080号 [19] Gobet,E.,Monte-Carlo方法和随机过程。《从线性到非线性》(2016),CRC出版社:佛罗里达州博卡拉顿CRC出版社·Zbl 1359.65012号 [20] Graham,C。;Talay,D.,随机模拟和蒙特卡罗方法。随机模拟的数学基础(2013),施普林格:施普林格-海德堡·Zbl 1281.65003号 [21] 海尔,E。;诺塞特,S.P。;Wanner,G.,《求解常微分方程》。I.非刚性问题(2008),施普林格:柏林施普林格,海德堡 [22] 海尔,M。;Hutzenthaler,M。;Jentzen,A.,Kolmogorov方程的正则性损失,Ann.Probab。,43, 468-527 (2015) ·Zbl 1322.35083号 [23] 希克内尔,F.J。;江,L。;刘,Y。;Owen,A.B.,《通过蒙特卡罗抽样保证保守固定宽度置信区间》,(Dick,J.;Kuo,F.Y.;Peters,G.W.;Sloan,I.H.,Monte Carlo和准蒙特卡罗方法2012。蒙特卡罗和准蒙特卡罗方法2012,《Springer数学与统计学报》,第65卷(2013),Springer:Springer Berlin),105-128·Zbl 1302.65007号 [24] Higham,D.J.,随机θ方法的均方和渐近稳定性,SIAM J.Numer。分析。,38, 753-769 (2000) ·Zbl 0982.60051号 [25] 海姆·D·J。;毛,X。;袁,C.,随机微分方程数值模拟中的几乎必然和矩指数稳定性,SIAM J.Numer。分析。,45, 592-609 (2007) ·Zbl 1144.65005号 [26] Hoel,H。;von Schwerin,E。;塞佩西,A。;Tempone,R.,自适应多级蒙特卡罗算法的实现与分析,蒙特卡罗方法应用。,2014年1月20日至41日·Zbl 1284.65011号 [27] Hörmander,L.,次椭圆二阶微分方程,数学学报。,119, 147-171 (1967) ·Zbl 0156.10701号 [28] Hutzenthaler,M。;Jentzen,A.,具有非全局Lipschitz连续系数的随机微分方程的数值逼近,Mem。阿默尔。数学。Soc.,第236卷(2015年),v+99·Zbl 1330.60084号 [29] Hutzenthaler,M。;Jentzen,A。;Kloeden,P.E.,非全局Lipschitz连续系数随机微分方程欧拉方法的有限时间强发散和弱发散,Proc。R.Soc.伦敦。序列号。A、 4671563-1576(2011)·Zbl 1228.65014号 [30] 伊利·S。;杰克逊,K.R。;Enright,W.H.,随机微分方程强数值解的自适应时间步长,Numer。算法,68791-812(2015)·Zbl 1312.65006号 [31] Jimenez,J.C.,《连续离散状态空间模型的近似线性最小方差滤波器:收敛和实用自适应算法》,IMA J.Math。控制信息,36,341-378(2019)·Zbl 1475.93112号 [32] 希门尼斯,J.C。;莫拉,C。;Selva,M.,带乘性噪声随机微分方程的弱局部线性化方案,J.Compute。申请。数学。,313, 202-217 (2017) ·Zbl 1353.65007号 [33] 卡拉茨,I。;Shreve,S.,Brownian Motion and随机微积分(1998),Springer:Springer New York [34] 凯利,C。;Lord,G.J.,非线性随机系统的自适应时间步长策略,IMA J.Numer。分析。,38, 1523-1549 (2018) ·Zbl 1477.65023号 [35] 凯利,C。;Lord,G.J.,具有非全局Lipschitz系数的随机系统的自适应欧拉方法,Numer。算法,89721-747(2022)·Zbl 1480.60182号 [36] 克劳登,体育。;Platen,E.,随机微分方程的数值解(1992),Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin·Zbl 0925.65261号 [37] Krylov,N.V.,关于有限维扩散的Kolmogorov方程,数学课堂讲稿。,第1715卷,1-63(1999),《施普林格:柏林施普林格》·Zbl 0943.60070号 [38] 库珀,D。;Lehn,J。;Rössler,A.,随机微分方程弱近似的步长控制算法,数值。算法,44,335-346(2007)·兹比尔1124.65010 [39] Lamba,H。;马丁利,J。;Stuart,A.,SDE的自适应Euler-Maruyama格式:收敛和稳定性,IMA J.Numer。分析。,27, 479-506 (2007) ·Zbl 1127.65005号 [40] Mao,X.,《随机微分方程及其应用》(2007),伍德黑德出版社:伍德黑德出版公司奇切斯特出版社·Zbl 1138.60005号 [41] Mardones,H.A。;Mora,C.M.,双线性随机微分方程的一阶弱平衡格式,Methodol。计算。申请。,22, 833-852 (2020) ·Zbl 1484.65017号 [42] 梅勒,F。;Prohl,A.,基于后验弱误差分析的大型SDE系统自适应时间步进方法,Numer。数学。,149, 417-462 (2021) ·Zbl 1491.65016号 [43] Milstein,G.N。;Tretyakov,M.V.,《数学物理中的随机数值》(2004年),Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin·兹比尔1085.60004 [44] Milstein,G.N。;Platen,E。;Schurz,H.,刚性随机系统的平衡隐式方法,SIAM J.Numer。分析。,35, 1010-1019 (1998) ·Zbl 0914.65143号 [45] Moon,K。;塞佩西,A。;丹蓬,R。;Zouraris,G.E.,随机微分方程自适应弱逼近的收敛速度,Stoch。分析。申请。,23, 511-558 (2005) ·Zbl 1079.65012号 [46] 莫拉,C.M。;Mardones,H.A。;Jimenez,J。;塞尔瓦,M。;Biscay,R.,带乘性噪声随机微分方程的稳定数值格式,SIAM J.Numer。分析。,55, 1614-1649 (2017) ·Zbl 1369.60049号 [47] 莫德基,E。;塞佩西,A。;坦波内,R。;Zouraris,G.E.,带跳跃扩散的自适应弱近似,SIAM J.Numer。分析。,461732-1768(2008年)·Zbl 1169.65302号 [48] 莫罗,E。;Schurz,H.,随机微分方程的保边界半解析数值算法,SIAM J.Sci。计算。,29, 1525-1549 (2007) ·Zbl 1149.65008号 [49] Pavliotis,G.A.,《随机过程和应用》(2014),Springer:Springer New York·Zbl 1318.60003号 [50] 彼得罗夫,V.V.,《概率论的极限定理》(1995),牛津大学出版社:牛津大学出版社,纽约·Zbl 0826.60001号 [51] Protter,P.E.,《随机积分与微分方程》(2005年),Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin [52] Rößler,A.,随机微分方程弱近似的自适应离散化算法,Proc。申请。数学。机械。,4, 19-22 (2004) ·Zbl 1354.60079号 [53] Shampine,L.,ODE的误差估计和控制,科学杂志。计算。,2005年3月25日至16日·Zbl 1203.65122号 [54] Shampine,L.F.,常微分方程的数值解(1994),查普曼和霍尔:查普曼&霍尔旧金山·Zbl 0832.65063号 [55] 沙姆平,L.F。;格拉德威尔,I。;汤普森,S.,《用MATLAB求解常微分方程》(2003),剑桥大学出版社:剑桥大学出版社·Zbl 1079.65144号 [56] Söderlind,G。;Wang,L.,评估数值ODE/DAE方法、算法和软件,J.Compute。申请。数学。,185, 244-260 (2006) ·Zbl 1081.65533号 [57] 塞佩西,A。;丹蓬,R。;Zouraris,G.E.,随机微分方程的自适应弱近似,Commun。纯应用程序。数学。,54, 1169-1214 (2001) ·Zbl 1024.60028号 [58] 瓦利内贾德,A。;Hosseini,S.M.,随机微分方程弱逼近的变步长控制算法,数值。算法,55429-446(2010)·Zbl 1203.65022号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。