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J-GLOBAL ID：202002231671427696   整理番号：20A2254528

確率的反応ネットワークに対するロバストで効率的なマルチレベルモンテカルロ推定量のための重要度サンプリング【JST・京大機械翻訳】

Importance sampling for a robust and efficient multilevel Monte Carlo estimator for stochastic reaction networks

著者 (4件)： Ben Hammouda Chiheb (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division (CEMSE), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia) ,  Ben Rached Nadhir (Chair of Mathematics for Uncertainty Quantification, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Tempone Raul (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division (CEMSE), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia) ,  Tempone Raul (Alexander von Humboldt Professor in Mathematics for Uncertainty Quantification, RWTH Aachen University, Aachen, Germany)
資料名： Statistics and Computing  (Statistics and Computing)
巻： 30  号： 6  ページ： 1665-1689  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4969A  ISSN： 0960-3174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： AndersonとHigham(SIAM Multiscal Model Simul 10(1):146~179,2012)によって最初に導入された連続時間Markov連鎖のためのマルチレベルモンテカルロ(MLMC)法は,確率的反応ネットワーク,特に確率的生物系に対する様々な統計的量を推定するために使用できる非常に効率的なシミュレーション技術である。残念なことに,マルチレベル法のロバスト性と性能は,MLMCの深いレベルで観察される現象である高尖度によって影響を受け,それはサンプル分散の不正確な推定をもたらす。本研究では,高kurosis現象が壊滅的結合(結合連続経路がシミュレーションの大部分で同一である純粋ジャンプ過程の特性)に起因する事例を取り上げ,多重レベル法のロバスト性と効率を改善する経路依存重要度サンプリング(IS)技術を導入した。著者等の理論的結果は,この提案方法がMLMCの深いレベルの尖度を著しく減らし,また,標準ケース(ISなし)に対する[数式:原文を参照]から[数式:原文を参照]への強い収束速度を改善し,そこでは[数式:原文を参照]がISアルゴリズムにおけるユーザ選択パラメータであることを示した。MLMCの複雑性定理により,事前選択耐性,[数式:原文を参照]を与えられた場合,これはMLMC推定器の最適複雑性である[数式:原文を参照]に対する標準ケースにおける[数式:原文を参照]からの複雑性の改善をもたらした。ISアルゴリズムが各シミュレーション経路にわたって数回しか適用されないので,これらのすべての改善を無視できる追加コストで達成する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  *ネットワーク ,  Markov連鎖 ,  多重化 ,  ジャンプ過程 ,  *推定量 ,  連続時間系 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 尖度 ,  収束速度 ,  *マルチレベル ,  *重要度サンプリング ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチレベルモンテカルロ ,  連続時間Markov連鎖 ,  確率的反応ネットワーク ,  確率的生物学的システム ,  重要度サンプリング

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  ロバスト ,  マルチレベル ,  モンテカルロ ,  推定量 ,  重要度サンプリング