کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1155487 | 958734 | 2016 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Large deviations for weighted empirical measures arising in importance sampling
ترجمه فارسی عنوان
انحرافات بزرگ برای اندازه گیری های تجربی وزن که منجر به نمونه گیری اهمیت می شود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات (عمومی)
چکیده انگلیسی
In this paper the efficiency of an importance sampling algorithm is studied by means of large deviations for the associated weighted empirical measure. The main result, stated as a Laplace principle for these weighted empirical measures, can be viewed as an extension of Sanov's theorem. The main theorem is used to quantify the performance of an importance sampling algorithm over a collection of subsets of a given target set as well as quantile estimates. The analysis yields an estimate of the sample size needed to reach a desired precision and of the reduction in cost compared to standard Monte Carlo.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Stochastic Processes and their Applications - Volume 126, Issue 1, January 2016, Pages 138-170
Journal: Stochastic Processes and their Applications - Volume 126, Issue 1, January 2016, Pages 138-170
نویسندگان
Henrik Hult, Pierre Nyquist,