正倒向随机微分方程的两类新的单步方法

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正倒向随机微分方程由在概率空间中给定初始条件的正向随机微分方程和给定终端条件的倒向随机微分方程组成.该类方程主要用于描述在有随机干扰的环境下,寻求怎样的初始条件能达成预期目标的数学问题.正倒向随机微分方程能够更加合理和精确的描述自然规律,因此被成功地应用到许多领域中,如金融数学、博弈论、随机控制等等.我们发现在大部分情况下正倒向随机微分方程的显式解是很难直接求得的,因此研究并构造正倒向随机微分方程的数值算法就变得至关重要.本文主要构造了正倒向随机微分方程的单步多导数格式和倒向随机微分方程的混合θ-格
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