.png){kind=icon}
返回
Quantized state system methods for stochastic differential equations
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s40314-025-03485-4.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本研究探讨了量化状态系统（QSS）方法在随机微分方程（SDEs）仿真中的应用。为此，提出了一种算法扩展，其中控制性的维纳过程以固定间隔进行采样，而状态在满足各自QSS方法对应的阈值条件时异步更新。我们证明，当采样间隔h和量子$$\Delta {\textbf{Q}}$$趋近于零时，所得到的方案产生的轨迹收敛于SDEs的实际解。此外，我们证明了在稳定的线性时不变情况下，误差的期望范数被量子$$\Delta {\textbf{Q}}$$和采样间隔h的线性函数全局界定，表明所提出的方案无论这些参数如何选择，均能保持实用稳定性。我们还展示了仿真实验，以说明该方案的一些潜在优势。
Keyword:
Stochastic differential equations
Numerical integration
Quantized state system methods
期刊
C
IF:
0
论文数:
266
被引数:
0
机构
引用论文
Adaptive step size numerical integration for stochastic differential equations with discontinuous drift and diffusion随机微分方程中具有间断漂移和扩散项的自适应步长数值积分
PREAI
分享收藏Time discretization versus state quantization in the simulation of a one-dimensional advection–diffusion–reaction equation.png)
SIMULATION
OAAI
SIMULATIONIF0
OAAI分享收藏
查看更多内容