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【24h】

On the wavelet-based SWIFT method for backward stochastic differential equations

机译:在基于小波的向后差分方程中的SWIFT方法

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摘要

We propose a numerical algorithm for backward stochastic differential equations based on time discretization and trigonometric wavelets. This method combines the effectiveness of Fourier-based methods and the simplicity of a wavelet-based formula, resulting in an algorithm that is both accurate and easy to implement. Furthermore, we mitigate the problem of errors near the computation boundaries by means of an antireflective boundary technique, giving an improved approximation. We test our algorithm with different numerical experiments.
机译:我们提出了一种基于时间离散化和三角形小波的向后随机微分方程的数值算法。 该方法结合了基于傅立叶的方法的有效性和基于小波的公式的简单性,从而产生了准确且易于实现的算法。 此外,我们通过抗反射边界技术减轻了计算边界附近的错误问题,得到改善的近似。 我们用不同的数值实验测试我们的算法。

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