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Root finding via DARTS — Dynamic Adaptive Random Target Shooting

机译:通过飞镖根查找 - 动态自适应随机目标拍摄

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摘要

Consider multi-dimensional root finding when the equations are available only implicitly via a Monte Carlo simulation oracle that for any solution returns a vector of point estimates. We develop DARTS, a stochastic-approximation algorithm that makes quasi-Newton moves to a new solution whenever the current sample size is large compared to the estimated quality of the current solution and estimated sampling error. We show that DARTS converges in a certain precise sense, and discuss reasons to expect substantial computational efficiencies over traditional stochastic approximation variations.
机译:考虑当方程式仅通过蒙特卡罗模拟Oracle icly icony alack any solution时,请考虑多维根发现返回点估计的向量。我们开发DART,一种随机逼近算法,使准牛顿在当前样本大小与当前解决方案的估计质量和估计的采样误差相比,当电流样本大小大时,使得Quasi-Newton移动到新的解决方案。我们表明,飞镖以一定的精确感染,并讨论了对传统随机近似变化的大量计算效率预期的理由。

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  • 来源
    《Simulation Conference》|2010年||共8页
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    {missing};

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  • 正文语种
  • 中图分类 TP15-53;
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