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J-GLOBAL ID：202202287739037587   整理番号：22A0313836

一般化逆Gauss過程の点過程シミュレーションとJaeger積分の推定【JST・京大機械翻訳】

Point process simulation of generalised inverse Gaussian processes and estimation of the Jaeger integral

著者 (2件)： Godsill Simon (SigProC Lab, Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Kindap Yaman (SigProC Lab, Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, UK)
資料名： Statistics and Computing  (Statistics and Computing)
巻： 32  号： 1  ページ： 13  発行年： 2022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： 本論文では,一般化逆Gauss(GIG)Levyプロセスのための新しいシミュレーション法を提案した。そのようなプロセスは,GIGプロセスに関連したLevy密度が,拡散輸送応用におけるJaeger積分として知られる,あるBessel関数を含む積分として表現されるので,特定の特別なエッジケースを除いて,シミュレーションに対して難題である。ここでは,基本的な点過程をシミュレートし,含まれる積分の任意の直接計算を避ける補助変数アプローチを構築するために,一般化ショットノイズ法を用いて,間接的に問題をいかに解くかを初めて示した。得られた拡張二変量プロセスは,まだ扱いにくいので,著者らは,難治性インテグリティン上の上限に基づく新しい薄化法を提案した。さらに,この手法は,Jaeger積分自体の下限と上限を導き,他の近似法と比較できる。ショット雑音法は,ランダム変数の減少の短縮無限級数を含み,そのように,級数は,ほとんどの場合,急速に収束することが分った。著者らは,GIGプロセスが一般化双曲線(GH)Levyプロセスのための必要なBrown運動サブディネータであり,従って,著者らのシミュレーションアプローチが,これらの難治性プロセスのシミュレーションにも直接拡張することを指摘した。著者らの新しい方法は,GIGとGHタイプのプロセス,例えば,GIGとGHLevy過程によって駆動される確率過程の状態とパラメータのための推論と同様に,GIGとGH型のプロセスのフォワードシミュレーションにおける応用を見つけるであろう。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Bessel関数 ,  Brown運動 ,  モンテカルロ法 ,  拡散 ,  確率過程 ,  *シミュレーション ,  *積分 ,  表現 ,  双曲線 ,  *Gauss過程 ,  近似法 ,  ショット雑音 ,  変数
準シソーラス用語： *点過程 ,  ランダム変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Levyプロセス ,  一般化双曲線プロセス ,  拡散輸送 ,  Jaeger積分 ,  級数表現 ,  モンテカルロ法

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  分子の電子構造  (BH05010Q) ,  熱伝導  (PA02020Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 一般化 ,  Gauss過程 ,  点過程 ,  シミュレーション ,  積分 ,  推定