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非线性随机参数模型的Legendre多项式逼近误差
引用本文:严惠云,师义民. 非线性随机参数模型的Legendre多项式逼近误差[J]. 纺织高校基础科学学报, 2016, 0(4): 501-507. DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2016.04.015
作者姓名:严惠云  师义民
作者单位:西北工业大学理学院,陕西西安,710072
基金项目:国家自然科学基金资助项目(71171164),陕西省教育厅科学研究计划项目(2014JK1276),陕西省统计研究中心基金资助项目(14DJ04)
摘    要:利用均方误差最小原则研究参数取值对Legendre多项式逼近误差的影响.分析数值解的均方误差,结果表明,模型参数的选取对近似逼近精度有显著影响,其中参数的标准差σ对近似逼近的精度影响最大,σ增大10倍时,近似逼近的均方误差可能会增加104倍.通过选取合适的参数Legendre多项式能有效逼近含有界随机参数的非线性经济周期模型.

关 键 词:Legendre多项式逼近法  有界随机参数  经济周期模型

Study on approximation error of a nonlinear business cycle model with bounded random parameters
Abstract:Based on the principle of minimum mean square error,the influence of parameters selection on the approximation error of Legendre polynomial approximation method is investigated.Analyzing the mean-square error of numerical solution,the results show that the selections of model parameters have great influence on approximate accuracy,and the standard deviation of parameter σ has the greatest influence on accuracy of approximation approach,when σ increased 10 times,the mean square error of approximation approach is likely to increase 104 times.By selecting suitable parameters,the Legendre polynomial approximation is an effective approach in equivalent approximation of a nonlinear business cycle model with bounded random parameters.
Keywords:Legendre polynomial approximation  bounded random parameters  business cycle model
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