事象再現型モンテカルロ法の定積分表現に基づく計算法

摘要

モンテカルロ（MC）法は、計算アルゴリズムにより、領域積分型MC法と事象再現型MC法とに大別できる。このうち領域積分型MC法は効率化が比較的容易であり、その効率化法は、Importance Sampling法等の分散逓減法として広く研究されている。しかし、多くのパラメータが複雑に関係するような問題や解析解が得られないような問題では、積分領域（限界状態関数）の記述に充分な検討が必要な場合がある。