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G.Peter Lepage

自适应多维集成：维加斯增强。 （英语） Zbl 07512328号

J.计算。物理学。 439，文章ID 110386，21 p.（2021）.
小结：我们描述了一种新的算法，拉斯维加斯+，用于自适应多维蒙特卡罗积分。新算法在自适应重要性抽样的基础上增加了第二种自适应策略，即自适应分层抽样维加斯.两者维加斯和拉斯维加斯+对于峰值较大的被积函数有效，但拉斯维加斯+对于具有多个峰值或与积分体积对角线对齐的其他重要结构的被积函数，可以更加有效。我们举例说明拉斯维加斯+比维加斯。我们还演示了如何组合维加斯+与其他集成器，例如广泛可用的吝啬鬼算法，制造新的混合积分器。对于不同类型的混合，我们展示了如何使用MCMC或其他方法生成的被积函数样本来优化拉斯维加斯+在集成之前。我们给出一个预处理的例子拉斯维加斯+效率比拉斯维加斯+无需预处理。最后，我们举例说明拉斯维加斯+对于具有（D=3）和21个参数的贝叶斯积分，其效率是MCMC的10倍以上。我们解释原因拉斯维加斯+在中小型问题上通常表现优于MCMC。

引用于5文件

理学硕士：

81至XX 量子理论
91Gxx公司 精算科学和数学金融
65立方厘米 概率方法，随机微分方程

关键词：

多维一体化;采用蒙地卡罗积分法;贝叶斯统计

软件：

MadGraph5_aMC@NLO;主持人;宏碁;蟒蛇;VEGAS公司+;维加斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.P.Lepage}，J.计算。物理学。439，文章ID 110386，第21页（2021；Zbl 07512328）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

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