【摘 要】
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条件非线性最优扰动(CNOP)是线性奇异向量(LSV)在非线性领域的拓展,它代表了在一定物理约束条件下且在预报时刻导致最大预报误差的一类初始误差.CNOP类型的初始误差在天气和气候的可预报性研究中具有重要作用.在求解复杂数值模式的CNOP中,一般通过数值计算目标函数关于初始扰动的梯度,并沿着梯度下降方向在相空间搜索极值点而得到CNOP.计算梯度常用的一个方法是利用伴随模式得到梯度,然而发展一个复杂
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条件非线性最优扰动(CNOP)是线性奇异向量(LSV)在非线性领域的拓展,它代表了在一定物理约束条件下且在预报时刻导致最大预报误差的一类初始误差.CNOP类型的初始误差在天气和气候的可预报性研究中具有重要作用.在求解复杂数值模式的CNOP中,一般通过数值计算目标函数关于初始扰动的梯度,并沿着梯度下降方向在相空间搜索极值点而得到CNOP.计算梯度常用的一个方法是利用伴随模式得到梯度,然而发展一个复杂模式的伴随模式是困难且非常繁琐的,大大限制了CNOP方法在复杂数值模式中的广泛应用.本文在前人工作的基础
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随机微分方程数值解的误差问题在度量离散化对冲的金融风险方面有着重要的应用.众所周知,等距采样下Ito型随机微分方程的Euler方法的收敛速度为1/n~(1/2),而Milstein方法是Euler方法的一种修正,可以将收敛速度提高到1/n,非等距、随机采样在一定程度上也能提高收敛速度.本文给出在非等距、随机采样下由一列连续局部鞅驱动的随机微分方程的Milstein方法的误差过程的渐近(弱收敛)结果
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