Р. Г. Стронгина. Ниж- ний Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 2002, 217 с


Уменьшение дисперсии. Расслоенная выборка



Pdf көрінісі
бет82/151
Дата26.01.2022
өлшемі1,64 Mb.
#24342
түріСеминар
1   ...   78   79   80   81   82   83   84   85   ...   151
Уменьшение дисперсии. Расслоенная выборка 
Скорость сходимости метода Монте-Карло порядка 
( )
2
1/

n
O
, без-
условно, является неудовлетворительной, и очень часто применяются 
специальные  приемы,  позволяющие  улучшить  сходимость.  Один  из 
них основан на разбиении области интегрирования на ряд подобластей 
(на  расслаивании  выборки)  и  организации  независимых  расчетов  в 
каждой из подобластей.  
Представим  область  интегрирования  в  виде  суммы  непересекаю-
щихся  подобластей 
U
m
i
i
A
A
1
=
=


=
j
i
A
I
  (
j
i

).  В  этом  случае 
исходный интеграл представляется: 
 
i
i
A
i
m
i
A
i
i
A
S
x
p
x
p
dx
x
p
S
dx
x
p
x
g
S
dx
x
p
x
g
i
i
)
(
)
(
;
)
(
;
)
(
)
(
)
(
)
(

=
=
=
θ

∑ ∫

=1
. (3) 
Здесь  p
i
(x)  является  плотностью  распределения  в  области  A
i
.  Тогда 
оценка  исходного  интеграла  складывается  из  оценок  интегралов  по 
подобластям A
i

 

=
θ
=
θ
m
i
i
i
S
1
ˆ
ˆ
    где 

=
=
θ
i
n
k
i
k
i
i
x
g
n
1
1
)
(
ˆ
.  
(4) 
(n
i
 – объем выборки в области A
i

}
{
i
k
x
 – независимые реализации слу-
чайной величины с плотностью распределения p
i
(x)). Дисперсия оцен-
ки равна 

=
θ
=
θ
m
i
i
i
D
S
D
1
2
ˆ
ˆ
. При заданном разбиении области интегриро-
вания  осуществим  оптимальный  выбор  объема  выборки  в  каждой  из 


106 
подобластей 
min
ˆ
,...
,







θ
=
N
n
n
n
n
i
m
D
2
1
.  Нетрудно  показать,  что  оптималь-
ный объем выборки в подобласти должен быть пропорционален стан-
дартному отклонению оценки интеграла в данной подобласти: 
 

=
σ
σ
=
m
i
i
i
i
i
i
S
S
N
n
1
  
 (5) 
Используя  данный  результат,  рассмотрим  метод  распараллелива-
ния вычислений с декомпозицией по области интегрирования. Исход-
ная область интегрирования разбивается на достаточно большое число 
подобластей, существенно большее количества вычислительных узлов 
(процессоров). Каждый из узлов будет осуществлять оценку интеграла 
в одной из подобластей, причем расчет разделяется на два этапа
1.  оценка стандартного отклонения в подобласти и регулировка объ-
ема выборки в подобласти; 
2.  непосредственный расчет. 
Каждому  из  процессоров  назначается  область,  в  которой  еще  не 
производились расчеты. Поскольку объем выборки различен в каждой 
из подобластей, какой-либо процессор закончит расчеты в подобласти 
раньше  остальных.  Освободившийся  процессор  передает  результаты 
расчетов на главную машину, которая осуществляет оценку интеграла 
по всей области интегрирования, после чего освободившемуся процес-
сору назначается очередная подобласть, в которой не осуществлялось 
интегрирование. В силу того, что количество подобластей интегриро-
вания  существенно  больше  числа  вычислительных  узлов,  простой 
процессоров минимален и возможен лишь в самом конце расчетов. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   78   79   80   81   82   83   84   85   ...   151




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет