s*****r
发帖数: 10 | 1 f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
较好
的？
主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来 |
s*******s
发帖数: 1568 | 2 rk3 plus standard fourth order discretization in spatial
【在 s*****r 的大作中提到】
: f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
: 一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
: 较好
: 的？
: 主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来
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J*****n
发帖数: 4859 | 3
Richardson extrapolation?
【在 s*****r 的大作中提到】
: f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
: 一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
: 较好
: 的？
: 主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来
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m*******s
发帖数: 758 | 4 五点格式 + 傅立叶分析
【在 s*****r 的大作中提到】
: f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
: 一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
: 较好
: 的？
: 主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来
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s*******b
发帖数: 42 | 5 问题是为什么要用数值方法解Black Scholes?
【在 s*****r 的大作中提到】
: f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
: 一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
: 较好
: 的？
: 主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来
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o******e
发帖数: 3522 | 6 crank-nicolson是unconditionally stable的，不用看，肯定converge.你是说误差大
小吧？
【在 s*****r 的大作中提到】
: f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
: 一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
: 较好
: 的？
: 主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来
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l******i
发帖数: 1404 | 7 二阶精度一般就够了，多出的自由度不如拿去提高别的部分，例如dissipativity。看
你算法矩阵的eigenvalue是不是小于等于1去决定是不是unconditionally stable。 |
l*****u
发帖数: 3 | 8 有种delta implicit scheme是 second order in time, 4th order in space, 不大好
贴上来，是conditional stable, 比C-N要好一点。
【在 s*****r 的大作中提到】
: f_{t} + r*s* f_{s} + sigma^2*s^2 * f_{ss} - r*f = 0
: 一般是用Crank-Nicolson是2阶的误差，如果我想提高到三阶以上的话，有什么算法比
: 较好
: 的？
: 主要是做出一个算法以后是不是stable的很难看出来
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