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基于样本的数值积分的测量理论解释及其在不确定性下的反演和预测问题中的应用。 (英语) Zbl 1373.65003号

可测集合上函数的积分是计算科学中的一个基本问题。当可测集属于高维空间或函数在计算上复杂时,只能根据有限样本集合中函数值的加权和来估计积分。蒙特卡罗、准蒙特卡罗和其他(伪)随机方案是确定一组样本的常见选择。这些方案在概念上很容易实现,并且能够以不同程度的成功规避所谓的维度诅咒。然而,收敛速度通常很慢,并用概率来描述。我们考虑数值逼近积分的任何基于样本的算法的一般测量理论解释。证明了先验误差边界,为定义解决误差优化问题的自适应采样算法提供了见解。我们使用这些边界来改进正问题和逆问题的积分近似。

MSC公司:

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
28A35型 乘积空间中的测度和积分
49号45 最优控制中的逆问题
62M20型 随机过程的推断与预测
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全文: 内政部

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