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J-GLOBAL ID：201802213681333962   整理番号：18A0191466

ラテンハイパーキューブサンプリング推定器の設計の最適化【Powered by NICT】

Optimizing the design of a latin hypercube sampling estimator

著者 (3件)： Zolan Alexander J. (Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Austin, 204 E Dean Keeton St., Austin, TX 78712, USA) ,  Hasenbein John J. (Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Austin, 204 E Dean Keeton St., Austin, TX 78712, USA) ,  Morton David P. (Department of Industrial Engineering and Management Sciences, Northwestern University, 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WSC  ページ： 1832-1843  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 層別サンプリング,ラテン超立方体サンプリング(LHS)はランダムベクトルの支援を層に分散を低減し,ナイーブMonte Carloサンプリングに比べて。これら推定量を生成する場合,著者らは決定しなければならない(i)層の数,(ii)層を定義する分配。本論文では,最小分散層別サンプリング推定量を得るために層設計非線形最適化モデルを定式化することにより二点を取り上げて論じた。候補境界点の離散集合では,最適化モデルが,動的計画法により解くことができる。LHSにこの方法を拡張し,多変数関数のドメインの層を得るために推定量分散の近似を用いた。実証的な結果は,LHSまたはナイーブモンテカルロサンプリングのための等確率層を用いた場合と比較して有意な分散低減を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定式化 ,  動的計画法 ,  *最適化 ,  層別 ,  推定量
準シソーラス用語： 分散低減 ,  多変量 ,  最適化モデル ,  非線形最適化 ,  最小分散 ,  *ハイパーキューブ ,  *ラテンハイパーキューブサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  河川汚濁  (SB02020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラテンハイパーキューブサンプリング ,  推定 ,  設計 ,  最適化