一类随机延迟微分方程截断型theta-EM算法的收敛性  

Convergence rates of truncated theta-EM scheme for SDDEs

作　　者：谭利[1,2] 袁成桂 Li Tan;Chenggui Yuan

机构地区：[1]江西财经大学统计学院,南昌330013 [2]江西财经大学应用统计研究中心,南昌330013 [3]Department of Mathematics,Swansea University,Swansea SAI 8EN,UK

出　　处：《中国科学：数学》2020年第1期137-154,共18页Scientia Sinica：Mathematica

基　　金：国家自然科学基金(批准号:11561027和11661039);江西省科技厅自然科学基金(批准号:20181BAB201005和2018ACB21001)资助项目

摘　　要：本文主要考察随机延迟微分方程截断型theta-EM (Euler-Maruyama)算法的强收敛性问题.将截断型EM算法推广到一般形式,提出截断型theta-EM算法,并讨论随机延迟微分方程在非全局Lipschitz条件下的强收敛率,得到其强收敛阶数.This paper is concerned with strong convergence of a truncated theta-EM(Euler-Maruyama) scheme for stochastic differential delay equations(SDDEs). Based on the truncated EM scheme, we generalize it to a truncated theta-EM scheme and discuss strong convergence rate for stochastic differential delay equations under local Lipschitz condition.

关 键 词：随机延迟微分方程 截断型theta-EM算法 局部LIPSCHITZ条件 强收敛率 

分 类 号：O211.63[理学—概率论与数理统计]