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In this work, we propose a class of numerical schemes for solving semilinear Hamilton–Jacobi–Bellman–Isaacs (HJBI) boundary value problems which arise naturally from exit time problems of diffusion processes with controlled drift. We exploit policy iteration to reduce the semilinear problem into a sequence of linear Dirichlet problems, which are subsequently approximated by a multilayer feedforward neural network ansatz. We establish that the numerical solutions converge globally in the \(H^2\)-norm and further demonstrate that this convergence is superlinear, by interpreting the algorithm as an inexact Newton iteration for the HJBI equation. Moreover, we construct the optimal feedback controls from the numerical value functions and deduce convergence. The numerical schemes and convergence results are then extended to oblique derivative boundary conditions. Numerical experiments on the stochastic Zermelo navigation problem are presented to illustrate the theoretical results and to demonstrate the effectiveness of the method.
相似文献The adsorption and photocatalytic degradation of Ethyl methylphosphonate (EMPA) on powdery TiO2 film has experimentally investigated using attenuated total reflection-infrared Fourier transform spectroscopy (ATR-FTIR) in ambient condition. Characteristic IR frequency as P-O-C vibration mode as EtO was observed by EMPA adsorbed at the surface of TiO2. By TiO2 photocatalysis, the adsorbed EMPA was decomposed to methyl phosphonic acid and phosphoric acid. The increment of IR intensity of which is assigned to Ti–O-P-O-Ti of EMPA was accompanied with increasing the IR peak intensity assigned to MPA. About that, we suggest that the appearance of the Ti–O-P-O-Ti of EMPA by the TiO2 photocatalysis is regarded as acceleration of the hydrolysis of EMPA by the surface OH groups of TiO2. The plausible adsorption structure and the photocatalytic reaction mechanism of EMPA at the surface of TiO2 photocatalyst were elucidated.
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