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Variance reduction for Monte Carlo simulation of stochastic environmental models

机译:随机环境模型的蒙特卡洛模拟的方差降低

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摘要

To determine the probability of exceedence Monte Carlo simulation of stochastic models is often used. Mathematically this requires the evaluation of an expectation of some function of a solution of a stochastic Model. This can be reformulated as a Kolmogorov final value problem. It can thus be calculated numer- Ically by either solving a deterministic partial differential equation (Kolmogorov's Backwards equations) or By simulating large number of trajectories of the stochastic differential equation.
机译:为了确定超出的概率,经常使用随机模型的蒙特卡洛模拟。从数学上讲,这需要评估随机模型解的某些功能的期望。可以将其重新表述为Kolmogorov最终值问题。因此,可以通过求解确定性偏微分方程(Kolmogorov的Backwards方程)或通过模拟随机微分方程的大量轨迹来进行数值计算。

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