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摘要
摘要
时间变换(时变)随机微分方程(SDEs)是描述次扩散现象的重要工具,广泛应
用于金融、生物和物理等领域.传统Euler-Maruyama(EM)方法在处理时变随机微
分方程时,受乘性噪声影响,强收敛阶通常限于1/2.本文针对加性噪声驱动的时变
随机微分方程,系统研究了EM型数值方法的强收敛性质,并突破了这一限制.
本文提出EM方法的等距步长和随机步长两种数值格式.对于漂移项满足全
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