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最优分层平均值估计算法的探究及仿真
作者单位:;1.韩山师范学院数学与统计学院;2.韶关学院数学与统计学院
摘    要:针对传统的Monte-Carlo分层平均值估计法的研究,发现其在数值积分中的应用并没有给出最优样本点数分配的方案.针对该问题,在传统分层平均值估计法的基础上,通过拉格朗日乘子法证明并给出了最优样本点数分配方案,在梯形公式的启发下,给出了最优分层平均值估计算法(算法3).通过对两个实例的研究,表明最优分层平均值估计算法的方差收敛到0的速度远远高于其他两种算法.在被积函数变化趋势较明显时,算法3方差收敛速度至少提高一阶.它是概率论中定义的有效的估计积分的算法.

关 键 词:Monte-Carlo方法  最优分层平均值估计法  积分的近似计算  拉格朗日乘子法

Research and Simulation of Optimal Hierarchical Average Estimation Algorithm
Abstract:
Keywords:
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