Practical Variance Reduction via Regression for Simulating Diffusions
Practical Variance Reduction via Regression for Simulating Diffusions
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通过模拟扩散的回归来减少实际方差
DOI：
10.1137/060674661
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发表时间：
2009
影响因子：
2.9
通讯作者：
Milstein G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Milstein G
如果已知所需解的近似值，则可以利用众所周知的方差减小方法重要性抽样方法和控制变量方法。在这里，我们采用的解决方案的条件概率表示与回归方法，以获得足够便宜的（虽然相当粗糙）估计的解决方案及其衍生物，通过使用从初始位置开始的近似轨迹的单一辅助集。这些估计可以有效地用于显著减少方差和进一步准确评估所需的解决方案。所开发的方法是支持数值实验。
The well-known variance reduction methods—the method of importance sampling and the method of control variates—can be exploited if an approximation of the required solution is known. Here we employ conditional probabilistic representations of solutions together with the regression method to obtain sufficiently inexpensive (although rather rough) estimates of the solution and its derivatives by using the single auxiliary set of approximate trajectories starting from the initial position. These estimates can effectively be used for significant reduction of variance and further accurate evaluation of the required solution. The developed approach is supported by numerical experiments.
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