Numerical methods for stochastic Volterra integral equations with weakly singular kernels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper we first establish the existence, uniqueness and Hölder continuity of the solution to stochastic Volterra integral equations (SVIEs) with weakly singular kernels, with singularities $\alpha \in (0, 1)$ for the drift term and $\beta \in (0, 1/2)$ for the stochastic term. Subsequently, we propose a $\theta $-Euler–Maruyama scheme and a Milstein scheme to solve the equations numerically and obtain strong rates of convergence for both schemes in $L^{p}$ norm for any $p\geqslant 1$. For the $\theta $-Euler–Maruyama scheme the rate is $\min \big\{1-\alpha ,\frac{1}{2}-\beta \big\}~ $ and for the Milstein scheme is $\min \{1-\alpha ,1-2\beta \}$. These results on the rates of convergence are significantly different from those it is similar schemes for the SVIEs with regular kernels. The source of the difficulty is the lack of Itô formula for the equations. To get around this difficulty we use the Taylor formula subsequently carrying out a sophisticated analysis of the equation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».