非大域リプシッツ条件を満たす確率微分方程式（SDE）の数値解析においては、いくつかの代替手法が考えられます。まず、tamed Euler法やtamed Milstein法が挙げられます。これらの手法は、非大域リプシッツ条件を考慮し、成長が超線形な係数に対しても収束性を保つように設計されています。さらに、確率的最適制御や強化学習を用いたアプローチも有望です。これらの手法は、特に複雑な金融モデルや動的システムにおいて、最適な制御戦略を見つけるために利用されます。また、数値的安定性を向上させるための適応的メッシュ法や、高次精度の数値スキーム（例えば、高次のRunge-Kutta法）も考慮されるべきです。これらの手法は、非大域リプシッツ条件を満たすSDEに対して、より良い収束特性を提供する可能性があります。