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Randomized Runge-Kutta method - Stability and convergence under inexact information

机译:随机速率-Kutta方法 - 不精确信息下的稳定性和收敛性

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摘要

We deal with optimal approximation of solutions of ODEs under local Lipschitz condition and inexact discrete information about the right-hand side functions. We show that the randomized two-stage Runge-Kutta scheme is the optimal method among all randomized algorithms based on standard noisy information. We perform numerical experiments that confirm our theoretical findings. Moreover, for the optimal algorithm we rigorously investigate properties of regions of absolute stability. (C) 2021 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:我们处理当地嘴唇尖端条件下的杂散解决方案的最佳逼近,以及关于右侧函数的不精确信息。 我们表明,基于标准噪声信息的所有随机算法中的所有随机算法中的最佳方法。 我们执行证实我们理论发现的数值实验。 此外,对于最佳算法,我们严格研究绝对稳定性区域的性质。 (c)2021 Elsevier Inc.保留所有权利。

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