
스토캐스틱 미분 방정식(SDE)을 모델링하고 분석하는 데 있어 칼만 필터링 이론의 적용이 중요하다. 확장 칼만 필터와 입자 확장 칼만 필터를 통해 기존 SDE 시스템을 적합시키고 원래의 SDE를 추적할 수 있다. 이를 통해 SDE에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있으며, 이는 데이터 기반 SDE 모델의 매개변수에 통합될 수 있다.


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스토캐스틱-미분-방정식에서-칼만-필터의-적용


스토캐스틱 미분 방정식에서 칼만 필터의 적용


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This work combines multilevel Monte Carlo (MLMC) with importance sampling to efficiently estimate rare-event quantities associated with the solution to a broad class of McKean-Vlasov stochastic differential equations.


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Efficient Multilevel Monte Carlo Estimation of Rare Events for McKean-Vlasov Stochastic Differential Equations
