递归量化的通用弱误差与强误差分析及其在跳跃扩散过程中的应用
概率论
2018-08-30 v1
摘要
观察到递归（乘积）量化方法的最新发展诱导出一类马尔可夫链，其包含了扩散过程的所有标准离散化格式，我们提议利用这一通用马尔可夫结构来计算由递归量化格式所引致的通用误差界。此外，我们计算了递归量化的边际弱误差。我们还将递归量化方法推广到具有跳跃的扩散过程所对应的欧拉格式，其仍保有该马尔可夫结构，并说明了如何计算递归量化及其关联的权重与转移权重。
引用
@article{arxiv.1808.09755,
title = {A general weak and strong error analysis of the recursive quantization with an application to jump diffusions},
author = {Gilles Pagès and Abass Sagna},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.09755},
year = {2018}
}