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【期刊】
小噪声随机延迟微分方程欧拉方法的收敛性
作者:
范振成
刊名:
安徽工业大学学报(自然科学版)
发表时间:
2007-03-01
摘要:
随机延迟微分方程数值方法中欧拉方法是唯一较为成熟、有效的方法,但欧拉方法的收敛性差,其收敛阶仅为1/2.针对一类特殊的方程即小噪声随机延迟微分方程,给出其欧拉方法更精确的收敛阶,表明欧拉方法是近似1阶收敛的.此外还通过数值实验验证所得结论.
随机延迟微分方程
欧拉方法
收敛阶
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2.
【期刊】
随机延迟微分方程θ-Heun方法的T-稳定性
作者:
蒋茜
张引娣
王彩霞
刊名:
宁夏大学学报(自然科学版)
发表时间:
2020-02-01
摘要:
主要提出了随机延迟微分方程的θ-Heun方法,并以一类线性随机延迟微分方程为实验方程,研究了带有两点分布驱动的θ-Heun方法,得到了相应的T-稳定性条件.最后用数值实验验证了该条件的正确性,并得到θ-Heun方法的适用性强于 Heun方法的结论.
随机延迟微分方程
θ-Heun方法
T-稳定
两点分布驱动
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3.
【期刊】
随机延迟微分方程的Milstein方法的非线性均方稳定性
作者:
王志勇
张诚坚
刊名:
应用数学
发表时间:
2008-01-01
摘要:
本文针对一般的非线性随机延迟微分方程,证明了当系统理论解满足均方稳定性条件时,则当方程的漂移和扩散项满足一定的条件时,Milstein方法也是均方稳定的.数学实验进一步验证了我们的结论.
随机延迟微分方程
均方稳定
Milstein方法
数值解
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4.
【期刊】
含多个函数时滞的随机延迟微分方程的矩稳定性
作者:
胡杨子
黄乘明
刊名:
数学杂志
发表时间:
2009-06-01
摘要:
本文考虑具有多个函数时滞的中立型随机延迟微分方程p阶矩稳定性.运用Razumikhin方法,建立了一此新的矩稳定性判别法,并以线性方程为例解释了所得判别法的应用.
函数时滞
随机延迟微分方程
矩稳定件
Razumikhin定理
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5.
【期刊】
Khasminskii型条件下随机延迟微分方程θ-方法的几乎必然指数稳定性
作者:
陈琳
刊名:
应用数学
发表时间:
2017-01-01
摘要:
本文是我们之前工作的延伸,本文作者和殷荣城(2013)在单调型条件下考察了随机微分方程的θ方法的均方稳定性.在之前的结论中,我们考虑的是不带延迟的随机系统的均方稳定性.而本文,我们希望进一步考虑带延迟的随机系统的几乎必然稳定性.本文在修改后的Khasminskii条件下得到随机延迟微分方程θ方法的几乎必然指数稳定性.该结果使现有结论得到可观的推进.
随机延迟微分方程
几乎必然指数稳定性
θ方法
修改的Khasminskii条件
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6.
【期刊】
滞后型分段连续随机微分方程的稳定性
作者:
王琦
温洁嫦
刊名:
数学杂志
发表时间:
2015-02-01
摘要:
本文研究了滞后型分段连续随机微分方程的解析稳定性和数值稳定性问题。首先,利用伊藤公式等方法获得了解析解均方稳定的条件,其次,对于包括均方稳定和T-稳定在内的Euler-Maruyama方法的数值稳定性问题,运用不等式技术和随机分析方法获得了一些新的结果,证明了在一定条件下, Euler-Maruyama方法既是均方稳定又是T-稳定的,推广了随机延迟微分方程的数值稳定性结论。
随机延迟微分方程
分段连续项
Euler-Maruyama方法
均方稳定性
T-稳定性
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7.
【期刊】
标量随机延迟微分方程Euler-Maruyama方法的均方稳定性分析
作者:
王琦
刊名:
广东工业大学学报
发表时间:
2011-01-01
摘要:
在解析解均方稳定的条件下研究带有乘性噪声的标量随机延迟微分方程Euler-Maruyama方法的均方稳定性.证明了当步长满足一定限制时,数值解是均方稳定的.数值算例验证了理论结果的正确性.
随机延迟微分方程
Euler-Maruyama方法
均方稳定性
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8.
【期刊】
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
作者:
范振成
刊名:
应用数学
发表时间:
2017-04-01
摘要:
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
马尔科夫调制
欧拉方法
单边李普希兹条件
多项式增长条件
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9.
【期刊】
随机延迟微分方程Milstein方法的均方稳定性
作者:
范振成
刊名:
应用数学
发表时间:
2008-04-01
摘要:
本文以线性随机延迟微分方程为试验方程研究了随机延迟微分方程的Milstein方法的稳定性,给出了均方稳定的充分条件,所得结果表明Milstein方法能保持试验方程解的稳定性.完成了相关的数值试验以验证所得结论的正确性.
随机延迟微分方程
均方稳定
数值方法
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