Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thùy Trang Bùi, Phát Tài Lê, Thị Thúy An Lê, Ngọc Thanh Lý, Văn Lý Trần, Thị Cẩm Tiên Võ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 510 Mathematics

Thông tin xuất bản: Khoa học (Đại học Cần Thơ), 2023

Mô tả vật lý: 47-53

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 429362

Bài viết trình bày một số hạn chế của phương pháp mô phỏng Monte Carlo cơ bản (Monte Carlo Naïve - MCN). Phương pháp này được sử dụng để ước lượng xác suất sự kiện hiếm (các sự kiện có xác suất xảy ra rất bé). Trong phương pháp MCN, để có thể quan sát được những sự kiện hiếm cần phải khởi tạo các mẫu mô phỏng có kích thước rất lớn. Hạn chế này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng một thuật toán Entropy chéo (Cross Entropy - CE). Kết quả áp dụng số được trình bày ở phần cuối cùng sẽ làm rõ hơn tính ưu việt của phương pháp này.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH