Главная Новости Оформление статьи Архив Авторы Поиск Вход
Номера
2019: 1
2018: 1 2 3 4 5 6
2017: 1 2 3 4 5 6
2016: 1 2 3 4 5 6
2015: 1 2 3 4 5 6
2014: 1 2 3 4 5 6
2013: 1 2 3 4 5 6
2012: 1 2 3 4 5 6
2011: 1 2 3 4 5 6
2010: 1 2 3 4 5 6
2009: 1 2 3 4 5 6
2008: 1 2 3 4 5 6
2007: 1 2 3 4 5 6
2006: 1 2 3 4 5 6
2005: 1 2 3 4 5 6
2004: 1 2 3 4 5 6
2003: 1 2 3 4 5 6
2002: 1 2 3 4 5 6
2001: 1 2 3 4 5 6
2000: 1 2 3 4 5 6
1999: 1 2 3 4 5 6
1998: 1 2 3 4 5 6
1997: 1 2 3 4 5 6
1996: 1 2 3 4 5 6
1995: 1 2 3 4 5 6
1994: 1 2 3 4 5 6
1993: 1 2 3 4 5 6

СИБИРСКИЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

АННОТАЦИИ

Михайлов Г. А., Медведев И. Н. Оптимизация весовых методов Монте-Карло по вспомогательным переменным // Том 45 (2004), Номер 2, стр. 399–409 
Рассматриваются задачи, математическая модель которых определяется
некоторой, обрывающейся с вероятностью~1, цепью Маркова, причем
необходимо оценивать линейные функционалы от решения
интегрального уравнения 2-го рода с соответствующими субстохастическим ядром и
свободным элементом [1]. Для
построения весовых модификаций численного статистического
моделирования в число координат фазового пространства включаются
вспомогательные переменные, случайные  значения которых
функционально определяют переходы в исходной цепи. После
реализации каждой вспомогательной случайной величины вес
домножается на отношение соответствующих плотностей исходного и
численно моделируемого распределения. Решается задача
минимизации дисперсий оценок линейных функционалов путем подбора
моделируемого распределения первой по порядку вспомогательной
случайной величины.
© Сибирский Математический Журнал, 2003-2006