基于自适应EM方法的有限与无限时域SDDE显式数值逼近：强收敛与几乎必然指数稳定性
概率论
2023-08-31 v2 数值分析
数值分析
摘要
本文采用自适应Euler-Maruyama (EM)方法，在局部Lipschitz条件下研究随机时滞微分方程(SDDE)的显式数值逼近。在有限与无限时域下，我们通过证明自适应EM解的第p阶矩有界性得到强收敛结果。我们还获得了无限时域下的收敛阶。此外，我们给出了SDE与SDDE自适应近似解的几乎必然指数稳定性。
引用
@article{arxiv.2211.03771,
title = {Explicit Numerical Approximations for SDDEs in Finite and Infinite Horizons using the Adaptive EM Method: Strong Convergence and Almost Sure Exponential Stability},
author = {Ulises Botija-Munoz and Chenggui Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.03771},
year = {2023}
}