1) Milstein numerical scheme
Milstein数值方法
1.
Based on the two types of test equations of stochastic differential equations, additive noise and multiplicative noise, the stability of Milstein numerical scheme for autonomous scalar stochastic differential equations such as the mean square stability, A stability and T stability was studied.
基于随机微分方程的两类试验方程 ,即噪声为增加噪声和附加噪声的两种情况 ,讨论了求解标量自治随机微分方程的Milstein数值方法的三种稳定性 :A 稳定性、均方稳定性和T 稳定性 。
2) Milstein method
Milstein方法
1.
Stability of the Milstein method for the impulsive stochastic differential equation
脉冲随机微分方程Milstein方法的稳定性(英文)
2.
We investigated the mean-square stability of Milstein method for nonlinear stochastic delay differential equations.
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。
3.
This paper investigates the adapted Milstein method for solving linear stochastic delay differential equations(SDDEs).
研究随机延迟微分方程(stochastic delay differential equations)的数值求解问题,将改造后的Milstein方法用于求解此类问题,精度较高。
3) Milstein methods
Milstein方法
1.
The mean-square stability of Milstein methods for the nonlinear stochastic delay differential equations was concerned with.
在一维情形下,研究了一类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,Milstein方法是MS-稳定的与带线性插值的Milstein方法是GMS-稳定的理论结果。
2.
In this paper,the authors investigated the convergence of Milstein methods for scalar Fokker-Planck equations with a white noise process.
针对白噪声驱动随机系统的一维Fokker-Planck方程,得到了带线性插值的Milstein方法在均方意义下是收敛的理论结果。
4) semi-implicit Milstein method
半隐式Milstein方法
1.
The paper deals with the stability of the semi-implicit Milstein method for stochastic differential e-quations with time delay.
研究了带有延迟项的随机微分方程半隐式Milstein方法的稳定性。
2.
The MS-stability of the semi-implicit Milstein method for stochastic delay differential equations with jumps was studied,the semi-implicit Milstein method for Nonlinear stochastic differential delay equation driven by Wiener processes and Compensated Poisson process was discussed,and the conditions that the semi-implicit Milstein method is MS-stable were obtained.
将半隐式Milstein数值方法应用到补偿泊松过程及维纳过程驱动下的非线性随机延迟微分方程上进行讨论,给出了半隐式Milstein方法MS-稳定的条件。
5) a backward Milstein scheme
向后Milstein法
1.
At last,simulations using the two numerical schemes are operated in MatLab,which illustrate that a backward Milstein scheme and a finite difference .
给出了求解随机微分方程的2种数值方法:有限差分法和向后Milstein法,基于随机微分方程的试验方程分析讨论了2种数值方法的均方稳定性和A-稳定性,得到了相应的稳定性条件和稳定域。
6) semi-implicit Milstein methods
半隐Milstein法
补充资料：Cauchy问题，常微分方程的数值方法
Cauchy问题，常微分方程的数值方法
audiyproHem, numerical methods for ordinary differential equations
Ca‘hy问皿，常橄分方程的数值方法【Ca“由y脚曲幻11，numeri因me山川s址。浦n.令山价跨n柱al equ劝舰s;Ko山“3a几a，a，叼“c月eltH石此MeTo口‘1 pe山e““，皿几，浦姗u此eu“oro职中钾Peuu.a几研oroyP韶ne..，1 Q以为y问题是求满足一个微分方程(或微分方程组)的一个函数(或几个函数)，并在某固定点上取给定值的问题.设y(x)={yl(x)，…，yn(x)}， f(x，y)=仃l(x，y)，…，儿(x，少)}为分别在闭区间I=笼x:}x一al簇A}上和闭区域n二{(x，y):lx一al簇A，}{y一bl!簇B}内有定义并连续的向量函数，其中日.}}是有限维空间R”的范数.使用这个记号，我们可将一阶常微分方程的Q议为y问题写成: 少’(x)=f(x，少)，少(x。)=少。，x。。I，少。Ell.(I) 适当选择新未知函数可将任一常微分方程组(任意阶的)的Q议hy问题简化成这种形式. 如果函数f(x，y)在n中连续，问题(l)有解.对解的唯一性的充分条件是05即od条件(05即od condi石on): 1 1 f(x，川一f(x，少2)}】(。(}}少:习:}})，(2)其中。(t)函数满足 c(工、00.。*0.。>0. 毛.气l)或者是更强的Li声chitZ条件(Li声Chilz condltion): I}f(x，少、)一f(x，yZ){}簇L! .y，一y:}!(3)成立，数L称为Li详Chi仪亨攀(Li声chitZconstant)·如果f(x，力对y连续可微，那么Li详d腼tZ常数的一个可 能值为 “一絮11常11·(4)在Li详chitZ常数(4)太大的各种情况下，用数值方法成功地解Q雀hy问题要求专门的数值技术，尽管从理论上讲这个问题是唯一可解的.特别是矩阵(方/日x)的本征值“很分散”时，即最大的本征值是最小的儿百倍甚至几千倍，就出现这种情况.这样的微分方程组称为刚俘枣邻s叮s”‘)，对应的问题称为刚件。“力y卿覃(s叮CauChy probl~)·刚性系统的一个“源”是偏微分方程(例如通过直线方法)到常微分方程组的转换. 常微分方程的数值方法通常包括一个或数个公式，它们确定在离散点列凡(k=0，1，…)上要找的函数y(x)的关系.这些点的集合称为网格.一般的数值方法以及特别用于微分方程的数值方法，其基础是由L.Euler建立的.解0以为y问题的最简单的方法之一就是以他的名字命名的.这个方法如下.将问题(1)的解展成关于点xk的几尹or级数: (x一x。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条