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\(\mathbb{R}^d\)上的拟蒙特卡罗积分。 (英语) Zbl 1040.65002号

作者考虑了一类积分\[\文本{整数}_{\rho}(f):=整型f({\mathbfx})\rho\]在具有概率权重函数\(\rho\)的\(\mathbb{R}^d\)上。基于对区域(mathbb{R}^d)的分解,在具有(mid-x_l\mid-<2^j),(l=1,ldots,d),(j=0,1,ldot,m)的层次超立方体(Q_j)上安排低差异点,提出了一种拟蒙特卡罗积分算法。在实际方法中,积分被和所代替\[S_{m,{\mathbfn}}(f,\rho):=\sum\limits_{j=0}^{m}\frac{q_j}{nj}\sum\limits_{i=1}^{nj{f;,\]其中,\(m+1)是任意数量的立方体,\(q_j=\text{Volume}(q_j)=2^{(j+1)d}\)和\({mathbfn}:=left(n_0,\ldots,n_m\right)\),其中每个\(n_j)是立方体\(q_j\)中使用的点数。这里\(\chi_{I_j}\)是分解\(\mathbb{R}^d=\bigcup_{j=0}^{m+1}I_j)中框架\(I_j。点集({{mathbfy}{ij})是通过适当的缩放和移位(以覆盖立方体)获得的,它是一个低偏差点集(P_j={mathbf x}{ij}:1\leqi\leqnj}子集[0,1)^d)。函数求值的总数是(n=sum_{j=0}^mnj)证明了对于一类具有有界变分和幂/指数衰减权的可积函数\(f\in\mathcal f\)\(\rho\in{\mathcal M}_s(R)\),使得所有弱导数\(frac{\partial ^{|I|}}{\partial x_I}\rho({\mathbf x})\)都存在,并且\[\sup\limits_{\|{\mathbf x}\|>t}\left|\frac{\partial^{|I|}}{\paratilx_I}\rho({\mathbf x})\right|\leq R t^{-s}\]保持不变,该算法有一个最优的误差界顺序(N^{-1}\log^dN\)。特别是,({mathcal M}_s(R))涵盖了一些详细考虑的椭圆轮廓分布。通过使用斐波纳契数列生成低偏差点集,进行了二维(d=2)的示例计算。最后,作为数学金融的应用,讨论了一致性风险的评估。

理学硕士:

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
65年第68季度 算法和问题复杂性分析
11公里38 分布不规则、差异
91G60型 数值方法(包括蒙特卡罗方法)
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全文: 内政部

参考文献:

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