超线性随机常微分方程驯化格式的几何遍历性与强误差估计
数值分析
2024-11-12 v1 数值分析
摘要
我们构造了一族显式驯化欧拉-丸山 (TEM) 格式，该格式能够保持由乘性噪声驱动的超线性随机常微分方程 (SODEs) 的同一李雅普诺夫结构。这些 TEM 格式被证明继承了所考虑 SODEs 的几何遍历性，并以最优强收敛阶收敛。数值实验验证了我们的理论结果。
引用
@article{arxiv.2411.06049,
title = {Geometric Ergodicity and Strong Error Estimates for Tamed Schemes of Super-linear SODEs},
author = {Zhihui Liu and Xiaoming Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06049},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 4 figures