要將本文的方法推廣到更一般的EBSDE模型，例如考慮非線性擾動項或非齊次項，可以從以下幾個方面著手：
擴展假設條件：目前的研究假設了特定的結構和條件，例如 Lipschitz 條件和穩定性條件。為了處理非線性擾動項，可以考慮放寬這些條件，允許更一般的非線性函數形式，並引入適當的增長條件來控制解的行為。
引入隨機擾動：在模型中引入隨機擾動項，可以通過修改驅動過程或引入額外的隨機變量來實現。這樣的擾動可以使得模型更具現實意義，並且可以通過隨機微分方程的理論來分析其解的存在性和唯一性。
數值方法的調整：在數值方案中，可能需要對 Picard 迭代過程進行調整，以適應新的非線性結構。這可能涉及到對期望的計算進行更精細的處理，例如使用更高效的蒙特卡洛方法或其他數值積分技術。
穩定性分析：對於非齊次項，可能需要進行更深入的穩定性分析，以確保數值解的收斂性和穩定性。這可以通過引入適當的權重函數和誤差估計來實現。