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Efficient Monte Carlo simulation via the generalized splitting method

机译:通过广义分裂方法进行有效的蒙特卡洛模拟

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摘要

We describe a new Monte Carlo algorithm for the consistent and unbiased estimation of multidimensional integrals and the efficient sampling from multidimensional densities. The algorithm is inspired by the classical splitting method and can be applied to general static simulation models. We provide examples from rare-event probability estimation, counting, and sampling, demonstrating that the proposed method can outperform existing Markov chain sampling methods in terms of convergence speed and accuracy.
机译:我们描述了一种新的蒙特卡洛算法,用于多维积分的一致和无偏估计以及从多维密度的有效采样。该算法的灵感来自经典的分割方法,可应用于一般的静态仿真模型。我们提供了一些稀有事件概率估计,计数和采样的示例,证明了该方法在收敛速度和准确性方面都可以胜过现有的马尔可夫链采样方法。

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