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弱相互作用扩散经验测量的重要性抽样。 (英语) 兹比尔1530.60027

在弱相互作用粒子系统的背景下,作者详细介绍了一种基于控制的重要抽样方案,用于估计形式的统计信息\[\mathbb{E}\left[\exp\left\{-NG\left(\mu_T\right)\right\}\right]\,,\]其中,(mu_T)是终点时间(T)时粒子的经验测量值,共有(N)个粒子,(G)是一个适当的函数。这涉及到定义基础系统的适当受控版本,并使用来自该受控系统的统计数据来估计原始系统的感兴趣数量,减少大(N)的方差。利用Wasserstein空间上的零粘度Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程给出了合适的控制。
本文的主要结果之一是,在有界连续函数(G)的某些假设(包括系数的有界性和连续性,解的存在性和唯一性)下,该过程只需要次指数数量的样本就可以获得给定的相对误差(N to infty)。在更强的假设下,所需的样本数在极限内消失,因此在某些情况下,单个样本足以满足大的\(N\)。
这些结果通过显式考虑HJB方程可以解析求解的一些线性二次示例和数值结果得到补充。

MSC公司:

60层10 大偏差
60F05型 中心极限和其他弱定理
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
35层21 哈密尔顿-雅可比方程
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