随机变量函数偏导数的逼近

计算科学 蒙特卡洛
2021-12-03 12:01:48

Xt成为伊藤进程

dXt=a(Xt,t)dt+b(Xt,t)dWt
在哪里Wt是维纳过程。

Milstein 提出了该方程解的数值近似:

XT=Xt+a(Xt,t)Δt+b(Xt,t)ΔWt+12b(Xt,t)b(Xt,t)x(ΔWt2Δt)

在哪里

Δt=Tt

ΔWt=WTWt

根据文献,这可以通过近似转换为无导数方案(称为 Platen 显式 1 阶强方案):

b(Xt,t)b(Xt,t)xb(Xt+a(Xt,t)Δt+b(Xt,t)Δt,t)b(Xt,t)Δt

(参见:2001,Kloeden,“随机微分方程数值方法的简要概述”

任何人都可以帮助理解如何获得偏导数的近似值吗?

谢谢

2个回答

这在Kloeden 和 Platen 的第 11.1 节“随机微分方程的数值解”中进行了讨论。那里说:

使用确定性泰勒展开很容易证明该比率

1Δ{b(τn,Yn+aΔ+bΔ)b(τn,Yn)}
是前向差分近似bbx(τn,Yn)如果我们忽略高阶项。

直觉这一点的一个好方法是“维纳过程步骤的平均大小dW“ 是Δt. 这是因为方差是Δt. 因此,如果您考虑任何与b作为Δt公式如下。

当然,这只是直觉。Kloden 的随机微分方程的数值解随机偏微分的泰勒近似更严格地做到了这一点。