非李普希兹条件下马尔科夫调制随机延迟微分方程数值解的收敛性（英文）

在全局李普希兹条件下,已经建立了马尔科夫调制的随机微分方程的欧拉方法.然而对于实际系统,全局李普希兹条件通常不成立.在本文中,在弱于全局李普希兹条件的条件下,我们证明马尔科夫调制的随机微分方程的欧拉方法是收敛的,并且其收敛阶和全局李普希兹条件下相同.     

随机延迟微分方程的全隐式Euler方法

研究随机延迟微分方程数值解具有重要的意义,目前已有显式和半隐式两种数值方法,还没有全隐式的数值方法.本文构造了一种全隐式Euler方法,在该方法中用一些截断的随机变量代替维纳过程增量△W<,n>,接着证明了全隐式方法是1/2阶收敛的并通过数值实验验证了该方法的收敛性.最后,用数值实验表明在某些情况下全隐式方法的稳定性比半隐式方法好一些.     

延迟微分方程隐式Euler方法的收敛性

本文讨论了用隐式Euler方法求解一类延迟量满足Lipschitz条件且Lipschitz常数小于1的非线性变延迟微分方程初值问题的收敛性.获得了带线性插值的隐式Euler方法的收敛性结果.     

线性中立型随机延迟微分方程Euler方法的均方稳定性

本文讨论Euler方法用于求解线性中立型随机延迟微分方程初值问题时数值解的稳定性,利用了一种不同于以往文献中的证明技巧,给出了Euler方法均方稳定的一个充分条件.文末的数值试验证实了本文所获理论结果的正确性.     

中立型随机比例延迟微分方程平衡半隐式Euler方法的均方收敛性

本文讨论求解刚性中立型随机比例延迟微分方程的平衡半隐式Euler方法。证明了中立型随机比例延迟微分方程的平衡半隐式Euler方法是1／2阶均方收敛的。     

随机微分方程改进的分裂步单支θ方法的强收敛性

本文提出了一个改进的分裂步单支θ方法,在漂移项系数满足单边Lipschitz条件下,证明了当数值方法的参数θ满足1/2 ≤ θ ≤ 1时,该数值方法对于这类随机微分方程是强收敛的,并在现有文献的基础上将方法的收敛阶从1/2阶提高到1阶;当0 ≤ θ ≤ 1/2时,若漂移项系数进一步满足线性增长条件,该数值方法也是强收敛的,收敛阶为1阶.文末的数值试验验证了理论结果的正确性.     

非Lipschitz条件下的倒向重随机微分方程

该文研究了非Lipschitz条件下的倒向重随机微分方程, 给出了此类方程解的存在唯一性 定理, 推广Pardoux和Peng 1994年的结论; 同时也得到了此类方程在非Lipschitz条件下的比较定理, 推广了Shi,Gu和Liu 2005年的结果. 从而推广倒向重随机微分方程在随机控制和随机偏微分方程在 粘性解方面的应用.     

中立型随机延迟微分方程分裂步θ方法的强收敛性

中立型随机延迟微分方程常出现在一些科学技术和工程领域中.本文在漂移系数和扩散系数关于非延迟项满足全局Lipschitz条件,关于延迟项满足多项式增长条件以及中立项满足多项式增长条件下,证明了分裂步θ方法对于中立型随机延迟微分方程的强收敛阶为1/2.数值实验也验证了这一理论结果.     

非线性变延迟微分方程隐式Euler方法的数值稳定性

在减弱对非线性刚性变延迟微分方程初值问题本身的约束条件的前提下 ,将已有的文献中隐式Euler方法数值稳定性的结论由常延迟的情形推广到了变延迟的情形 ,证明了隐式Euler方法是稳定的     

非线性随机分数阶微分方程Euler方法的弱收敛性

论文首先证明了非线性随机分数阶微分方程解的存在唯一性,然后构造了数值求解该方程的Euler方法,并证明了当方程满足一定约束条件时,该方法是弱收敛的.特别地,当分数阶α=0时,该方程退化为非线性随机微分方程,所获结论与现有文献中的相关结论是一致的;当α≠0,且初值条件为齐次时,所获结论可视为现有文献中线性随机分数阶微分方...     

线性随机变时滞微分方程指数Euler方法的收敛性和稳定性

文应用指数Euler方法研究了线性随机变时滞微分方程的收敛性和稳定性;首先,证明了指数Euler方法是$\frac{1}{2}$阶均方收敛的;其次,在解析解均方稳定的前提下,通过跟Euler-Maruyama方法比较发现指数Euler方法在大步长下依然保持解析解的均方稳定性;最后,用数值试验验证了收敛和稳定的结果.     

STRONG CONVERGENCE OF A FULLY DISCRETE FINITE ELEMENT METHOD FOR A CLASS OF SEMILINEAR STOCHASTIC PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS WITH MULTIPLICATIVE NOISE

This paper develops and analyzes a fully discrete finite element method for a class of semilinear stochastic partial differential equations(SPDEs)with multiplicative noise.The nonlinearity in the diffusion term of the SPDEs is assumed to be globally Lipschitz and the nonlinearity in the drift term is only assumed to satisfy a one-sided Lipschitz condition.These assumptions are the same ones as the cases where numerical methods for general nonlinear stochastic ordinary differential equations(SODEs)under"minimum assumptions"were studied.As a result,the semilinear SPDEs considered in this paper are a direct generalization of these nonlinear SODEs.There are several difficulties which need to be overcome for this generalization.First,obviously the spatial discretization,which does not appear in the SODE case,adds an extra layer of difficulty.It turns out a spatial discretization must be designed to guarantee certain properties for the numerical scheme and its stiffness matrix.In this paper we use a finite element interpolation technique to discretize the nonlinear drift term.Second,in order to prove the strong convergence of the proposed fully discrete finite element method,stability estimates for higher order moments of the H1-seminorm of the numerical solution must be established,which are difficult and delicate.A judicious combination of the properties of the drift and diffusion terms and some nontrivial techniques is used in this paper to achieve the goal.Finally,stability estimates for the second and higher order moments of the L2-norm of the numerical solution are also difficult to obtain due to the fact that the mass matrix may not be diagonally dominant.This is done by utilizing the interpolation theory and the higher moment estimates for the H1-seminorm of the numerical solution.After overcoming these difficulties,it is proved that the proposed fully discrete finite element method is convergent in strong norms with nearly optimal rates of convergence.Numerical experiment results are also presented to validate the theoretical results and to demonstrate the efficiency of the proposed numerical method.     

非线性随机延迟微分方程Euler-Maruyama方法的均方稳定性

本文首先将数值方法的均方稳定性的概念MS-稳定与GMS-稳定从线性试验方程推广到一般非线性的情形,然后针对一维情形下的非线性随机延迟微分方程初值问题,证明了如果问题本身满足零解是均方渐近稳定的充分条件,那么当漂移项满足一定的限制条件时,Euler- Maruyama方法是MS-稳定的与带线性插值的Euler-Maruyama方法是GMS-稳定的理论结果．     

求解非线性中立型延迟微分方程一类线性多步方法的收敛性

本文致力于带有Lagrang插值的一类线性多步法求解非线性中立型延迟微分方程的误差分析.证明了一个p′阶的线性多步方法配上一个q阶的Lagrang插值导致一个minf[p′,q 1]阶的E-(或EB-)收敛的非线性中立型延迟微分方程数值方法.     

随机比例方程带线性插值的半隐式Euler方法的均方收敛性

本文研究非线性随机比例方程带线性捅值的半隐式Euler方法的均方收敛性,证明了这类方法是1/2阶均方收敛的.数值试验验证了所获理论结果的正确性.     

非线性随机延迟微分方程Heun方法的数值稳定性

本文讨论一般非线性随机延迟微分方程Heun方法的数值稳定性,证明了如果问题本身满足零解是均方指数稳定和均方渐近稳定的充分条件,则当方程的漂移项进一步满足一定的条件时,Heun方法是Ms.稳定的,带线性插值的Heun方法是均方指数稳定的和GMS-稳定的理论结果.文末的数值试验进一步验证了所得的相关结论.     

随机变延迟微分方程平衡方法的均方收敛性与稳定性

针对一类变延迟微分方程,应用全隐式方法一平衡方法,研究了其收敛性和稳定性.结果表明平衡方法以1/2 γ,γ∈(0,1]阶收敛到精确解;并且强平衡方法和弱平衡方法都能保持解析解的均方稳定性;进一步数值实验验证了算法理论分析的正确性,并且表明全隐式的平衡方法比显式方法—Euler方法具有更好的稳定性.     

延迟微分方程单支方法的非线性稳定性

本文讨论延迟微分方程单支方法的非线性稳定性 .对于 Kα,β,γ类非线性延迟微分方程 ,我们证明带有线性插值的 G( c,p,q) -代数稳定的单支方法当 c≤ 1时是 GR( p/2 ,q/2 ) -稳定及弱 GAR( p/2 ,q/2 ) -稳定的 ,当 c<1时是 GAR( p/2 ,q/2 ) -稳定的 .最后的数值试验表明了上述结论的正确性 .