A randomized Halton algorithm in R
A randomized Halton algorithm in R
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R 中的随机 Halton 算法
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发表时间：
2017
期刊：
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通讯作者：
A. Owen
中科院分区：
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作者：
A. Owen
随机准蒙特卡罗（RQMC）抽样可以带来数量级的减少相比，普通蒙特卡罗（MC）抽样的方差。效率提高的程度因问题而异，并且很难预测。本文介绍了一个R函数rhalton，它可以产生Halton序列的加扰版本。在某些问题上，它带来了数千倍的效率提升。在其他问题上，效率增益很小。该代码的目的是使它很容易确定是否一个给定的被积函数将受益于RQMC采样。在$[0，1]^d$中的n个点的RQMC样本可以稍后扩展到更大的n和/或d。
Randomized quasi-Monte Carlo (RQMC) sampling can bring orders of magnitude reduction in variance compared to plain Monte Carlo (MC) sampling. The extent of the efficiency gain varies from problem to problem and can be hard to predict. This article presents an R function rhalton that produces scrambled versions of Halton sequences. On some problems it brings efficiency gains of several thousand fold. On other problems, the efficiency gain is minor. The code is designed to make it easy to determine whether a given integrand will benefit from RQMC sampling. An RQMC sample of n points in $[0,1]^d$ can be extended later to a larger n and/or d.