随机 Burgers 方程时空离散数值逼近格式在整个概率空间上的强收敛速率
概率论
2020-01-15 v3 数值分析
数值分析
摘要
本文的主要结果建立了显式时空离散数值逼近对于一类具有可能非全局单调系数的随机演化方程（如带加性迹类噪声的随机 Burgers 方程）在整个概率空间上的强收敛速率。我们主要结果证明中的关键思想是 (i) 引入确定性分析中的经典 Alekseev-Gröbner 公式，以及 (ii) 对数值逼近采用一致的指数矩估计。
引用
@article{arxiv.1911.01870,
title = {Strong convergence rates on the whole probability space for space-time discrete numerical approximation schemes for stochastic Burgers equations},
author = {Martin Hutzenthaler and Arnulf Jentzen and Felix Lindner and Primož Pušnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.01870},
year = {2020}
}
备注
60 pages