First order strong convergence of an explicit scheme for the stochastic SIS epidemic model
First order strong convergence of an explicit scheme for the stochastic SIS epidemic model
复制标题
随机 SIS 流行病模型显式方案的一阶强收敛
DOI：
10.1016/j.cam.2021.113482
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发表时间：
2021-08
影响因子：
2.4
通讯作者：
王小捷
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
陈琳;甘四清;王小捷
本文设计了一种新颖的显式时间步长方案，称为 Lamperti 平滑截断方案，以强烈近似随机 SIS 流行病模型，其求解过程采用有界域中的值，并且其系数违反全局单调性条件。所提出的方案基于将 Lamperti 型变换与显式截断方法相结合。新方案产生的数值近似保留了原始 SDE 的域，并被证明保留了一阶均方收敛率。最后报告了数值例子来证实我们的理论发现。
A novel explicit time-stepping scheme, called Lamperti smoothing truncation scheme, is devised in this paper to strongly approximate a stochastic SIS epidemic model, whose solution process takes values in a bounded domain and whose coefficients violate the global monotonicity condition. The proposed scheme is based on combining a Lamperti-type transformation with an explicit truncation method. The new scheme results in numerical approximations preserving the domain of the original SDEs and is proved to retain a mean-square convergence rate of order one. Numerical examples are finally reported to confirm our theoretical findings.
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影响因子：
0.8
作者：
A. Alfonsi
通讯作者：
A. Alfonsi
DOI：
10.1137/15m1017788
发表时间：
2014-05
期刊：
SIAM J. Financial Math.
影响因子：
--
作者：
J. Chassagneux;A. Jacquier;I. Mihaylov
通讯作者：
J. Chassagneux;A. Jacquier;I. Mihaylov
DOI：
10.1016/j.cam.2020.112771
发表时间：
2020-08
期刊：
J. Comput. Appl. Math.
影响因子：
--
作者：
Xiaoyue Li;G. Yin
通讯作者：
Xiaoyue Li;G. Yin
耦合单调性条件下 SDE 随机 theta 方法的均方收敛率
影响因子：
1.5
作者：
Wang Xiaojie;Wu Jiayi;Dong Bozhang
通讯作者：
Dong Bozhang
影响因子：
1.9
作者：
Gray, A.;Greenhalgh, D.;Pan, J.
通讯作者：
Pan, J.