Felix Kastner, Andreas Rößler, “An analysis of approximation algorithms for iterated stochastic integrals and a Julia and Matlab simulation toolbox”, Numer Algor, 93:1 (2023), 27
Yoshio Komori, Guoguo Yang, Kevin Burrage, “Formulae for Mixed Moments of Wiener Processes and a Stochastic Area Integral”, SIAM J. Numer. Anal., 61:4 (2023), 1716
G. Yang, K. Burrage, Y. Komori, P. Burrage, X. Ding, “A class of new Magnus-type methods for semi-linear non-commutative Itô stochastic differential equations”, Numer. Algorithms, 88:4 (2021), 1641–1665
Dmitriy F. Kuznetsov, Mikhail D. Kuznetsov, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 371, Recent Developments in Stochastic Methods and Applications, 2021, 17
Д. Ф. Кузнецов, “Явный одношаговый численный метод с порядком сильной сходимости 2.5 для стохастических дифференциальных уравнений Ито с многомерным неаддитивным шумом, основанный на разложении Тейлора–Стратоновича”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:3 (2020), 379–390 ; D. F. Kuznetsov, “Explicit one-step numerical method with the strong convergence order of 2.5 for Ito stochastic differential equations with a multi-dimensional nonadditive noise based on the Taylor–Stratonovich expansion”, Comput. Math. Math. Phys., 60:3 (2020), 379–389
Д. Ф. Кузнецов, “Сравнительный анализ эффективности применения полиномов Лежандра и тригонометрических функций к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 59:8 (2019), 1299–1313 ; D. F. Kuznetsov, “A comparative analysis of efficiency of using the legendre polynomials and trigonometric functions for the numerical solution of Ito stochastic differential equations”, Comput. Math. Math. Phys., 59:8 (2019), 1236–1250