Главная > Численные методы Монте-Карло
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

2.5. Сравнение точности оценок (38) и (11).

Для того чтобы сравнить дисперсии рассмотрим матемашческпе ожидания квадратов этих величин. Во-первых,

Используя (17) и (15) для перехода от и введя (для краткости) обозначение

запишем результат в виде

Во-вторых, из (36) и (42) видно,

Для того чтобы оценигь это выражение, запишем его в виде

где — любое число из интервала , и воспользуемся очевидным неравенством

Следовательно,

и математическое ожидание этой величины не превосходит

Теорема 6. Если траектории строятся с постоянным поглощением (т. е. во всей области G), то

Для доказательства этом теоремы воспользуемся формулами (43) и (44). Так как , то из (43) вытекает, что

Положим Тогда (44) превратится в неравенство а отсюда сразу вытекает, что .

Замечание. Вообще говоря, ряды (43) и (44) не обязаны сходиться, и дисперсии могут быть бесконечными. Условия конечности дисперсий приведены в упражнениях 2 и 3.

Теорема 6 показывает, что в конкретном случае постоянного поглощения оценка (38) для обеспечивает лучшую точность, чем (41) (при одном и том же количестве траектории). Впрочем, оценка (41) все-таки может оказаться менее трудоемкой, чем (38). Так будет, например, в случае, когда функция очень сложна (по сравнению с формулами расчета траекторий), так как для расчета необходимо вычислять во всех точках траектории а для расчета нужно лишь значение в последней точке траектории

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru