arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv 2303.05945math.NAcs.NA
收藏

带不连续漂移项的跳扩散随机微分方程逼近的下误差界与最优性

Lower error bounds and optimality of approximation for jump-diffusion SDEs with discontinuous drift

Paweł Przybyłowicz, Verena Schwarz, Michaela Szölgyenyi

AI总结:

本文针对带不连续漂移项的跳扩散SDEs,证明了非自适应与跳自适应逼近格式均具有3/4阶下误差界,从而确立了基于变换的跳自适应拟Milstein格式的最优性。

摘要:

本文证明了针对带不连续漂移项的跳扩散随机微分方程(SDEs)数值方法的锐利下误差界。我们研究了跳扩散SDEs的非自适应逼近格式和跳自适应逼近格式,并为这两类逼近格式都给出了阶为$3/4$的下误差界。由此证明了基于变换的跳自适应拟Milstein格式的最优性。

英文摘要:

In this note we prove sharp lower error bounds for numerical methods for jump-diffusion stochastic differential equations (SDEs) with discontinuous drift. We study the approximation of jump-diffusion SDEs with non-adaptive as well as jump-adapted approximation schemes and provide lower error bounds of order $3/4$ for both classes of approximation schemes. This yields optimality of the transformation-based jump-adapted quasi-Milstein scheme.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑