数值分析中,拟蒙特卡罗方法(Quasi-Monte Carlo method)是使用低差异列(一种确定生成的超均匀分布列,也称为拟随机列、次随机列)来进行数值积分和研究其它一些数值问题的方法。而普通的蒙特卡罗方法或蒙地卡罗积分方法使用的是伪随机数。MATLAB中提供了生成如哈尔顿列、索博尔列等超均匀分布列的函数[1]。
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外部链接
(英文)
二月 07, 2023
拟蒙特卡罗方法, 数值分析中, quasi, monte, carlo, method, 是使用低差异列, 一种确定生成的超均匀分布列, 也称为拟随机列, 次随机列, 来进行数值积分和研究其它一些数值问题的方法, 而普通的蒙特卡罗方法或蒙地卡罗积分方法使用的是伪随机数, matlab中提供了生成如哈尔顿列, 索博尔列等超均匀分布列的函数, 伪随机序列低差异序列, 索博尔列, 由伪随机数法和低差异列法生成的256点序列, 红点为第1至10点, 蓝点为第11至100点, 绿点为第101至256点, 直观上, 低差异列的. 数值分析中 拟蒙特卡罗方法 Quasi Monte Carlo method 是使用低差异列 一种确定生成的超均匀分布列 也称为拟随机列 次随机列 来进行数值积分和研究其它一些数值问题的方法 而普通的蒙特卡罗方法或蒙地卡罗积分方法使用的是伪随机数 MATLAB中提供了生成如哈尔顿列 索博尔列等超均匀分布列的函数 1 伪随机序列低差异序列 索博尔列 由伪随机数法和低差异列法生成的256点序列 红点为第1至10点 蓝点为第11至100点 绿点为第101至256点 直观上 低差异列的分布更为均匀 拟蒙特卡罗方法和蒙特卡罗方法的具体内容相似 要解决的问题都是通过测量某个可测函数 f 在某些点上的取值 而在数值上求它的积分的近似值 例如要求在单位体积 0 1 s displaystyle 0 1 s 上的积分近似 可以设取的点为x1 xN 那么 0 1 s f u d u 1 N i 1 N f x i displaystyle int 0 1 s f u rm d u approx frac 1 N sum i 1 N f x i 其中的xi都是s维向量 拟蒙特卡罗方法和普通蒙特卡罗方法的区别在于xi的具体选取方式 蒙特卡罗方法用的是伪随机列 而拟蒙特卡罗方法用到的是哈尔顿列 索博尔列等低差异列 使用低差异列的优点是收敛速率较快 拟蒙特卡罗方法可以达到O 1 N 的收敛速率 而普通蒙特卡罗方法的收敛速率则是 O N 0 5 2 近年来 拟蒙特卡罗方法在金融数学和计算机数学领域里得到了越来越多的应用 2 因为其中常常会需要计算高维积分的数值近似 蒙特卡罗方法和拟蒙特卡罗方法可以快捷简单地得到较好的结果 误差估计 编辑拟蒙特卡罗方法的近似误差可以用取点x1 xN的差异度作为上限 具体来说 Koksma Hlawka不等式表明 误差项 ϵ 0 1 s f u d u 1 N i 1 N f x i displaystyle epsilon int 0 1 s f u rm d u frac 1 N sum i 1 N f x i 被 ϵ V f D N displaystyle epsilon leq V f D N 限制 其中V f 为函数f的Hardy Krause变差 3 DN是 x1 xN 的差异度 定义为 D N sup Q 0 1 s Q 中的点的数量 N Q 的体积 displaystyle D N sup Q subset 0 1 s left frac Q mbox 中的点的数量 N Q mbox 的体积 right 其中Q是任何 0 1 s中边界与坐标轴平行的方形 块 3 ϵ V f D N displaystyle epsilon leq V f D N 表明拟蒙特卡罗方法的近似误差大约是O 1 N displaystyle O frac 1 N 的量级 于此相对的是普通蒙特卡罗方法的近似误差为O 1 N displaystyle O frac 1 sqrt N 量级 注意这里的不等式给出的是误差上限 事实上拟蒙特卡罗方法的收敛速率要比其上限所示的速率快得多 2 因此 一般来说拟蒙特卡罗方法比起普通的蒙特卡罗方法来说大大加快了收敛的速率 参考来源 编辑 Generating Quasi Random Numbers 2 0 2 1 2 2 Soren Asmussen and Peter W Glynn Stochastic Simulation Algorithms and Analysis Springer 2007 476 pages 3 0 3 1 William J Morokoff and Russel E Caflisch Quasi Monte Carlo integration J Comput Phys 122 1995 no 2 218 230 At CiteSeer 1 页面存档备份 存于互联网档案馆 R E Caflisch Monte Carlo and quasi Monte Carlo methods Acta Numerica vol 7 Cambridge University Press 1998 pp 1 49 Josef Dick and Friedrich Pillichshammer Digital Nets and Sequences Discrepancy Theory and Quasi Monte Carlo Integration Cambridge University Press Cambridge 2010 ISBN 978 0 521 19159 3Michael Drmota and Robert F Tichy Sequences discrepancies and applications Lecture Notes in Math 1651 Springer Berlin 1997 ISBN 3 540 62606 9William J Morokoff and Russel E Caflisch Quasi random sequences and their discrepancies SIAM J Sci Comput 15 1994 no 6 1251 1279 AtCiteSeer 2 页面存档备份 存于互联网档案馆 Harald Niederreiter Random Number Generation and Quasi Monte Carlo Methods Society for Industrial and Applied Mathematics 1992 ISBN 0 89871 295 5Harald G Niederreiter Quasi Monte Carlo methods and pseudo random numbers Bull Amer Math Soc 84 1978 no 6 957 1041Oto Strauch and Stefan Porubsky Distribution of Sequences A Sampler Peter Lang Publishing House Frankfurt am Main 2005 ISBN 3 631 54013 2外部链接 编辑 英文 一个直观的拟蒙特卡罗方法简介 取自 https zh wikipedia org w index php title 拟蒙特卡罗方法 amp oldid 62319233, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,