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J-GLOBAL ID：202002253284042767   整理番号：20A1104255

極値事象のためのデータベースの重要性サンプリング推定【JST・京大機械翻訳】

Data-based importance sampling estimates for extreme events

著者 (1件)： Grigoriu M. (Cornell University, Ithaca, NY 14853-3501, USA)
資料名： Journal of Computational Physics  (Journal of Computational Physics)
巻： 412  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0860A  ISSN： 0021-9991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率方程式の解の最大値の分布を推定するための正確で効率的で概念的に簡単な方法を開発した。この方法はデータベースである。それは,確率方程式の完全モデル解の代理のサンプルから重要性サンプリング(IS)またはバイアス測度を構築し,これらの測度と代理および完全モデルサンプルの混合を用いて,極値イベントの確率を推定する。数値例を提示し,提案した方法の実装を説明し,その性能を数値的に実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  測度 ,  *データベース ,  バイアス

著者キーワード (6件)： 極端な事象 ,  重要性サンプリング測度 ,  モンテカルロ法 ,  公称測度 ,  Radon-Nikodym定理 ,  確率方程式

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 極値 ,  事象 ,  データベース ,  重要性 ,  サンプリング ,  推定