【摘 要】
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非线性偏微分方程(组)(NLPDE(s))已被广泛应用在生物化学、流体力学、大气科学和金融等众多领域,这些领域中出现的诸多非线性问题的数学模型均可归结为NLPDE(s)的定解问题,如:生物化
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非线性偏微分方程(组)(NLPDE(s))已被广泛应用在生物化学、流体力学、大气科学和金融等众多领域,这些领域中出现的诸多非线性问题的数学模型均可归结为NLPDE(s)的定解问题,如:生物化学中的扩散现象、生物领域中的人口模型、金融领域中的期权定价模型等.因NLPDE(s)的解析解较难求得,因此通常采用数值方法对其进行求解.虽然传统的数值方法在NLPDE(s)的求解中已展示了它们的优势,但寻找一种数值精度高且计算简便的数值方法仍具有重要意义.本文着重利用重心插值配点法求解了广义Burgers-Huxley和Korteweg-de Vries-Burgers(KdVB)两类非线性扩散方程,并把该方法推广到非线性耦合Burgers方程组的求解中.最重要的是,本文把重心插值配点法首次应用到Verhulst型NLPDE人口模型和非流动市场中的非线性Black-Scholes期权定价模型的数值模拟中.在Verhulst型NLPDE人口模型中,我们研究了人口死亡率取不同值时人口密度的分布情况,以及人口密度的误差范数如何随着计算节点个数的变化而变化,并把本文方法求解获得的数值结果和文献中的数值结果进行了比较与分析.在非线性Black-Scholes期权定价模型中,我们研究了期权的价格如何随标的资产价格变化而变化,以及期权价格的Delta的取值范围,并分析讨论了波动率σ0和市场流动性参数ρ的取值对期权价格上涨(下跌)幅度的影响.本文给出了一些数值算例和数值实验,其数值结果表明本文方法在计算精度、程序实施和计算效率方面的优越性.
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