Buchumschlag

Backward error analysis of stochastic Poisson integrators

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	D'Ambrosio, Raffaele, Di Giovacchino, Stefano
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Numerical Analysis
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Resonance-based integrators for stochastic Schrödinger equations. Convergence and long-time error bounds
von: Di Giovacchino, Stefano
Veröffentlicht: (2024)

Time integration of dissipative stochastic PDEs
von: Biščević, Helena, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A priori error estimates for the $θ$-method for the flow of nonsmooth velocity fields
von: Ciampa, Gennaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fully discrete approximation of the semilinear stochastic wave equation on the sphere
von: Cohen, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probabilistic error analysis of limited-precision stochastic rounding
von: Arar, El-Mehdi El, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust a posteriori error analysis of the stochastic Cahn-Hilliard equation with rough noise
von: Banas, Lubomir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A decoupled structure preserving scheme for the Poisson-Nernst-Planck Navier-Stokes equations and its error analysis
von: Yu, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bounds on non-linear errors for variance computation with stochastic rounding
von: Arar, El-Mehdi El, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sparse Identification of Nonlinear Dynamics for Stochastic Delay Differential Equations
von: Breda, Dimitri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Long-time relative error analysis for linear ordinary differential equations with perturbed initial value
von: Maset, Stefano
Veröffentlicht: (2025)

Encoded Forward Backward Stochastic Neural Network for High-Dimensional Backward Stochastic Differential Equations and Parabolic Partial Differential Equations
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Numerical Reconstruction and Analysis of Backward Semilinear Subdiffusion Problems
von: Wu, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Numerical analysis of the stochastic Stefan problem
von: Droniou, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Asymptotic error distribution for stochastic Runge--Kutta methods of strong order one
von: Jin, Diancong
Veröffentlicht: (2025)

Convergence analysis of a solver for the linear Poisson--Boltzmann model
von: Liu, Xuanyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A posteriori error estimates for hypersingular integral equation on spheres with spherical splines
von: Pham, Duong Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Splitting integrators for linear Vlasov equations with stochastic perturbations
von: Bréhier, Charles-Edouard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explicit $θ$-Schemes for Solving Anticipated Backward Stochastic Differential Equations
von: Hu, Mingshang, et al.
Veröffentlicht: (2019)

On the convergence analysis of MsFEM with oversampling: Interpolation error
von: Li, Guanglian
Veröffentlicht: (2025)

Numerical solution of kinetic SPDEs via stochastic Magnus expansion
von: Kamm, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Asymptotic error distribution of Mittag--Leffler Euler method for a fractional stochastic differential equation
von: Dai, Xinjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Weak error estimates of Galerkin approximations for the stochastic Burgers equation driven by additive trace-class noise
von: Bréhier, Charles-Edouard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mean Square Temporal error estimates for the 2D stochastic Navier-Stokes equations with transport noise
von: Breit, Dominic, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Finite-Difference Approximations and Local Algorithm for the Poisson and Poisson-Boltzmann Electrostatics
von: Li, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization Error Analysis of Deep Backward Dynamic Programming for Solving Nonlinear PDEs
von: Ouyang, Du, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving the accuracy of the Newmark method through backward error analysis
von: Takács, Donát M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpolation error analysis using a new geometric parameter
von: Ishizaka, Hiroki
Veröffentlicht: (2025)

Convergence analysis of the adaptive stochastic collocation finite element method
von: Bespalov, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse-grid polynomial interpolation approximation and integration for parametric and stochastic elliptic PDEs with lognormal inputs
von: Dũng, Dinh
Veröffentlicht: (2019)

Numerical analysis of the stochastic Navier-Stokes equations
von: Breit, Dominic, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Numerical analysis of the homogeneous Landau equation: approximation, error estimates and simulation
von: Filbet, Francis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A unified error analysis for randomized low-rank approximation with application to data assimilation
von: Di Perrotolo, Alexandre Scotto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An introduction to the a posteriori error analysis of parabolic partial differential equations
von: Smears, Iain
Veröffentlicht: (2025)

A remark on an error analysis for classical and learned Tikhonov regularization schemes
von: Behrens, Arne, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Full moment error estimates in strong norms for numerical approximations of stochastic Navier-Stokes equations with multiplicative noise, Part I: time discretization
von: Feng, Xiaobing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-order BDF convolution quadrature for stochastic fractional evolution equations driven by integrated additive noise
von: Chen, Minghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A new approach to convergence analysis of iterative models with optimal error bounds
von: Tran, Minh-Phuong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gaussian radial basis functions collocation for fractional PDEs: methodology and error analysis
von: Tian, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Finite element error analysis for elliptic parameter identification with power-type nonlinearity
von: Chen, De-Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PBDW method for state estimation: error analysis for noisy data and nonlinear formulation
von: Gong, Helin, et al.
Veröffentlicht: (2019)