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        一類非線性的帶有變時滯的隨機(jī)微分方程的數(shù)值分析

        2021-12-17 06:43:06李燕吳浩沙翔高帥斌
        關(guān)鍵詞:定義

        李燕,吳浩,沙翔,高帥斌*

        (1 華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,武漢 430072;2 中南民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,武漢 430074)

        1 相關(guān)知識

        隨機(jī)時滯微分方程在許多領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用,當(dāng)時滯隨著時間變化而變化的時候,對方程的研究更具有現(xiàn)實(shí)意義[1]. 方程的解析解在很多情況下是無法計(jì)算出來的,此時可以用數(shù)值解來逼近解析解[2-4].文獻(xiàn)[5]研究了局部Lipschitz條件下數(shù)值解的強(qiáng)收斂問題,為隨機(jī)微機(jī)方程數(shù)值解的研究開啟了新的篇章. 當(dāng)漂移項(xiàng)系數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)系數(shù)均超線性增長時,文獻(xiàn)[6]建立了帶有常時滯的隨機(jī)微分方程的截?cái)嘈挺?EM算法并給出了收斂率. 當(dāng)θ=0時,截?cái)嘈挺?EM算法退化成截?cái)嘈虴M算法. 文獻(xiàn)[7]和[8]分別給出了截?cái)嘈虴M算法和它的收斂率. 文獻(xiàn)[9]得到了帶有Poisson跳的混雜隨機(jī)時滯微分方程的截?cái)嘈挺?EM算法的收斂率. 文獻(xiàn)[10]分析了帶有變時滯的隨機(jī)微分方程的EM數(shù)值解的收斂性.

        在文獻(xiàn)[6]的基礎(chǔ)上,本文給出了帶有變時滯的隨機(jī)微分方程的截?cái)嘈挺?EM算法,并得到了數(shù)值解的收斂率. 最后,通過一個簡單的例子說明了算法的有效性.

        2 主要結(jié)論

        在本文中,給出相關(guān)符號規(guī)定.若x∈n,則|x|表示Euclidean范數(shù).若A是矩陣,則|A|表示其跡范數(shù),即若a,b是實(shí)數(shù),則a∧b=min{a,b},a∨b=max{a,b},?a」表示不超過a的最大整數(shù),令+=[0,+∞),若H是一個集合,則IH表示其示性函數(shù),這意味著,當(dāng)ω∈H時,IH(ω)=1,否則IH(ω)=0.令C表示一個任意可變的正常實(shí)數(shù).

        設(shè)(Ω,,{t}t≥0,)是一個完備的概率空間,其σ代數(shù)流{t}t≥0滿足一般條件,是定義在上的期望,設(shè)C([-ρ,0];n)是從[-ρ,0)映射到n上的連續(xù)函數(shù)族,其范數(shù)設(shè)n)是0可測的C([-ρ,0];n)值的隨機(jī)變量族,且‖ξ‖p<∞.設(shè)B(t)=(B1(t),B2(t),…,Bm(t))T是m維Brownian運(yùn)動.

        考慮帶有變時滯的隨機(jī)微分方程:

        dx(t)=f(x(t),x(t-ρ(t)))dt+g(x(t),x(t-ρ(t)))dB(t),t≥0,

        (1)

        為了得到θ-EM算法的強(qiáng)收斂率,對漂移項(xiàng)系數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)系數(shù)施加若干條件.

        在(A2)之前,引入記號u. 設(shè)u是連續(xù)函數(shù)U∶n×n→+的函數(shù)族,其中函數(shù)U需滿足條件:存在一個常數(shù)κb,使得對于任意的x,y∈n且|x|∨|y|≤b,有U(x,y)≤κb|x-y|2.

        (A3)存在K2>0,p>q>2,使得對于任意的x,y∈n,有:

        (A4)時滯函數(shù)ρ(·)是正的、有界的且可微的,并且它的導(dǎo)數(shù)也是有界的,即:

        由(A4)可知,存在一個常數(shù)K3>1,使得:

        |ρ(t)-ρ(s)|≤K3|t-s|,?t,s∈[0,T].

        (A5)存在常數(shù)K4>0和γ∈(0,1],使得當(dāng)t,s∈[-ρ,0]時,有:

        |ξ(t)-ξ(s)|≤K4|t-s|γ.

        下面開始定義截?cái)嘈挺?EM算法.首先,選取一個嚴(yán)格單調(diào)遞減的函數(shù)φ:(0,1]→(0,∞),使得:

        (2)

        其中,Kφ(Δ)是依賴于φ(Δ)的函數(shù).對于給定的步長Δ∈(0,1),定義截?cái)嘤成洌?/p>

        (3)

        其中,當(dāng)x=0時,設(shè)x/|x|=0.定義截?cái)嗪瘮?shù):

        fΔ(x,y)=f(πΔ(x),πΔ(y)),
        gΔ(x,y)=g(πΔ(x),πΔ(y)).

        (4)

        假設(shè)存在正常數(shù)M0和M′使得Δ=T/M′=ρ0/M0.定義tk=kΔ,k=-M0,-M0+1,…,-M′-1.當(dāng)k=-M0,-M0+1,…,0時,令XΔ(tk)=ξ(tk).

        定義:

        XΔ(tk+1)=XΔ(tk)+θfΔ(tk+1,tk-?ρ(kΔ)/Δ」+1)Δ+(1-θ)fΔ(tk,tk-?ρ(kΔ)/Δ」)Δ+gΔ(tk,tk-?ρ(kΔ)/Δ」)ΔBk,

        (5)

        其中,定義:

        (6)

        則在時間和路徑上均連續(xù)的數(shù)值解定義為:

        xΔ(t)=ξ(0)-θfΔ(ξ(0),ξ(-ρ0))Δ+

        θfΔ(xΔ(t),xΔ(t-ρ(t)))Δ+

        (7)

        可以發(fā)現(xiàn)xΔ(tk)=XΔ(tk).為了方便,記:

        yΔ(t)=xΔ(t)-θfΔ(xΔ(t),xΔ(t-ρ(t)))Δ,

        (8)

        (9)

        引理1假設(shè)條件(A1)~(A3)成立,則方程(1)在t≥-ρ0上有一個全局唯一解x(t),并且:

        (10)

        采用與文獻(xiàn)[6]的引理2.2與引理2.3相同的方法,可以得到下面引理.

        (11)

        (12)

        由引理2可得:

        |fΔ(x,y)|∨|gΔ(x,y)|≤

        2Kφ(Δ)(|x|+|y|)+(|f(0,0)|+|g(0,0)|).

        (13)

        引理3假設(shè)條件(A3)成立,對于任意的x,y∈n和Δ∈(0,Δ*),有:

        (14)

        下面引理的證明與文獻(xiàn)[9]的引理5相似,此處省略.為了方便,記:

        K(t)=?t/Δ」Δ,?-ρ0≤t≤T.

        引理4假設(shè)條件(A1)成立,對于任意的p≥2,t∈[0,T]和Δ∈(0,Δ*),有:

        (15)

        引理5假設(shè)條件(A1),(A3)與(A4)成立,則有:

        (16)

        證明由(7)式可得:

        (17)

        (18)

        由引理2、引理3、Young不等式和(2)式可得:

        ρ(s)))Δ|p-2·(1+|Z1(s)|2+|Z2(s)|2|)ds≤

        (|xΔ(s)|p+|xΔ(s-ρ(s))|p)+|Z1(s)|p+

        |Z2(s)|p|)ds≤

        (19)

        另外,

        H2≤C

        Z1(s)|·|fΔ(Z1(s),Z2(s))|ds+C

        |fΔ(Z1(s),Z2(s))|ds=:H21+H22.

        (20)

        由引理2、引理4、Young不等式和(2)式可得:

        Z2(s))Δ‖κ(s))]ds≤

        |Z1(s)-θfΔ(Z1(s),Z2(s))·Δ|p-2)ds+

        (21)

        同(21)式的過程相似,由引理2、引理4和(2)式可得:

        (22)

        把(19)~(22)式代入(18)式可得:

        由基本不等式|a-b|≥21-p|a|p-|b|p和(13)式可得:

        |yΔ(t)|p≥21-p|xΔ(t)|p-θpΔp|fΔ(xΔ(t),xΔ(t-

        2p-1θpΔp(|f(0,0)|+|y(0,0)|).

        運(yùn)用Gronwall不等式可得(17)式.

        引理6假設(shè)條件(A1)~(A4)成立.對于任意的p≥2,t∈[0,T]和Δ∈(0,Δ*),有:

        (23)

        (24)

        證明由引理4和引理5,通過條件期望的性質(zhì)可得(23)式,再用引理5中的證明技巧可知:

        引理7假設(shè)條件(A1)~(A4)成立.對于任意的p≥2,t∈[0,T],和Δ∈(0,Δ*),有:

        (25)

        證明由文獻(xiàn)[9]的引理5可得,對于任意固定的t∈[kΔ,(k+1)Δ)有:

        C|yΔ(t-ρ(t))-yΔ(kΔ-?ρ(kΔ)/Δ」Δ|p≤

        由(A4)和不等式ρ(kΔ)-Δ≤?ρ(kΔ)/Δ」Δ≤ρ(kΔ)可得:

        |ρ(t)-?ρ(kΔ)/Δ」·Δ| ≤

        所以可得|ρ(t)-?ρ(kΔ)/Δ」·Δ|≤(K3+1)Δ,

        因此,由引理5可得:

        采用引理1和引理5中的證明技巧可以得到下面的引理.

        引理8假設(shè)條件(A1)~(A4)成立.對于任意的L≥‖ξ‖,定義τL=inf{t≥0:|xΔ(t)|≥L}和τΔ,L=inf{t≥0:|xΔ(t)|≥L},然后可得:

        引理9假設(shè)條件(A1)~(A5)成立.令Δ∈(0,Δ*)充分小使得φ(Δ)≥L∨‖ξ‖,則有:

        (26)

        其中τ:=τL∧τΔ,L.

        證明記eΔ(t)=x(t)-yΔ(t),t∈[0,T].由fΔ(·,·)與gΔ(·,·)的定義可知,對于任意的0≤s≤t∧τ,有:

        fΔ(Z1(s),Z2(s))=f(Z1(s),Z2(s)),
        gΔ(Z1(s),Z2(s))=g(Z1(s),Z2(s)).

        |g(x(s),x(s-ρ(s)))-gΔ(Z1(s),Z2(s))|2]ds+

        |g(x(s),x(s-ρ(s)))-g(Z1(s),Z2(s))|2]ds+

        (27)

        由(A2)和引理6、引理7可得:

        J1≤2K1(|x(s)-Z1(s)|2+|x(s-ρ(s))-

        Z2(s)|2)ds+2(-U(x(s),Z1(s))+

        U(x(s-ρ(s)),Z2(s)))ds≤

        4K1(|x(s)-xΔ(s)|2+|xΔ(s)-

        Z1(s)|2+|x(s-ρ(s))-xΔ(s-ρ(s))|2+

        |xΔ(s-ρ(s))-Z2(s)|2)ds+

        C(|x(s)-xΔ(s)|2ds+C·Δ·

        (28)

        相似地,由引理2、引理6和引理7得到:

        J2≤CKφ(Δ)|xΔ(s)-Z1(s)|·(|x(s-ρ(s))-Z2(s)|+|x(s)-Z1(s)|)ds≤

        C

        |x(s-ρ(s))-Z2(s)|2)ds≤

        (29)

        同理,由引理2、引理6、引理7和(8)式可得:

        J3≤C

        C(|x(s)-Z1(s)|2+|x(s-ρ(s))-

        (30)

        把(28)~(30)式代入(27)式可得:

        因此,可得:

        應(yīng)用Gronwall不等式可知,對于任意的t∈[0,T],有:

        即是所需結(jié)論.

        下面的定理1給出了L2空間上的收斂率.

        定理1假設(shè)條件(A1)~(A5)成立.對于充分小的Δ∈(0,Δ*),假設(shè)存在一個常數(shù)c0>0,使得:

        (31)

        則對任意的T>0,有:

        (32)

        證明設(shè)δ是任意正常數(shù),由Young不等式可得:

        因此,可得:

        由引理1和引理5可得:

        |x(T)-xΔ(T)|p≤C.

        由引理8可得:

        {τ≤T}≤{τL≤T}+

        (33)

        由(31)式可知:

        由引理9和(33)式得到:

        證畢.

        3 實(shí)例

        考慮非線性的帶有變時滯的標(biāo)量隨機(jī)微分方程:

        |x(T)-xΔ(T)|2≤CΔ(1-4ε)∧2γ.

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