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【24h】

The Filtered Nearest Neighbor Method for Generating Low-Discrepancy Sequences

机译:产生低偏差序列的滤波最近邻方法

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摘要

We introduce the filtered nearest neighbor method for generating low-discrepancy random-number sequences. Simulations show that these sequences have lower discrepancy than either pseudo random or quasi random numbers when used to generate small samples (N ≤ 300) in high dimensions (p ≥ 24). They are therefore useful for approximating high-dimensional expectation integrals when function evaluation is expensive.
机译:我们介绍了用于生成低差异随机数序列的滤波最近邻方法。仿真表明,当用于生成高尺寸(p≥24)的小样本(N≤300)时,这些序列的差异要低于伪随机数或准随机数。因此,当函数评估昂贵时,它们可用于逼近高维期望积分。

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