Core Concepts
효율적인 중요도 샘플링을 위한 최적 제어의 중요성
Abstract
이 논문은 확률적 반응 네트워크의 희귀 사건 확률에 대한 몬테카를로 추정기의 효율성을 향상시키기 위한 새로운 대안적 접근 방식을 제안합니다.
최적 중요도 샘플링 매개변수를 결정하기 위한 연결을 기반으로 효율적인 경로 의존적 측정 변경이 유도되었습니다.
문제를 상당히 낮은 차원 공간으로 매핑하여 차원의 저주를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다.
제안된 MP-HJB-IS 접근 방식은 몬테카를로 추정기 분산을 크게 줄이고, 드문 사건 영역에서 표준 몬테카를로 추정기보다 낮은 계산 복잡성을 제공합니다.
Stats
aj(x) < Kj for 1 ≤ j ≤ J.
E[aj(X(t)) | P(X(t)) = s, X(0) = x0] < ∞
aj(t, s) = E [aj(X(t))|P (X(t)) = s, X(0) = x0]
Quotes
"우리는 SRN 세팅에 대한 MP 프레임워크를 확립하고 드문 사건 확률을 추정하기 위해 경로별 IS를 유도하는 첫 번째 사람들 중 하나입니다."
"우리는 MP를 SRN에 적용하고 효율적인 경로별 IS를 유도하기 위해 첫 번째 사람 중 하나입니다."