We study the numerical approximation of stochastic evolution equations with a monotone drift driven by an infinite-dimensional Wiener process. To discretize the equation, we combine a drift-implicit two-step BDF method for the temporal discretization with an abstract Galerkin method for the spatial discretization. After proving well-posedness of the BDF2-Maruyama scheme, we establish a convergence rate of the strong error for equations under suitable Lipschitz conditions. We illustrate our theoretical results through various numerical experiments and compare the performance of the BDF2-Maruyama scheme to the backward Euler--Maruyama scheme.


翻译:我们用由无限维纳进程驱动的单质漂移来研究随机进化方程的数值近似值。 为了分解该方程, 我们将时间分解的隐含漂浮二步的BDF方法与空间分解的抽象Galerkin方法结合起来。 在证明BDF2- Maruyama 方案具有充分证据之后, 我们为合适的Lipschitz 条件下的方程设定了强烈误差的趋同率。 我们通过各种数字实验来说明我们的理论结果, 并将BDF2- Maruyama方案的绩效与落后的Euler- Maruyama 方案进行比较 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
91+阅读 · 2021年6月3日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【OpenAI】深度强化学习关键论文列表
专知
11+阅读 · 2018年11月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【OpenAI】深度强化学习关键论文列表
专知
11+阅读 · 2018年11月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员