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Finite Difference Approximation for Linear Stochastic Partial Differential Equations with Method of Lines

机译:线性随机偏微分方程的线性有限差分逼近

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摘要

A stochastic partial differential equation, or SPDE, describes the dynamics of a stochastic process defined on a space-time continuum. This paper provides a new method for solving SPDEs based on the method of lines (MOL). MOL is a technique that has largely been used for numerically solving deterministic partial differential equations (PDEs). MOL works by transforming the PDE into a system of ordinary differential equations (ODEs) by discretizing the spatial dimension of the PDE. The resulting system of ODEs is then solved by application of either a finite difference or a finite element method. This paper provides a proof that the MOL can be used to provide a finite difference approximation of the boundary value solutions for two broad classes of linear SPDEs, the linear elliptic and parabolic SPDEs.
机译:随机偏微分方程或SPDE描述了在时空连续体上定义的随机过程的动力学。本文提供了一种基于线法(MOL)的求解SPDE的新方法。 MOL是一种广泛用于数值求解确定性偏微分方程(PDE)的技术。 MOL通过离散化PDE的空间维度,将PDE转换为常微分方程(ODE)系统。然后,通过应用有限差分或有限元方法来求解所得的ODE系统。本文提供了一个证明,即MOL可用于为两大类线性SPDE(线性椭圆形和抛物线形SPDE)提供边界值解的有限差分近似。

著录项

  • 作者

    McDonald Stuart;

  • 作者单位
  • 年度 2006
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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