关于自适应多层分裂的渐近正态性
概率论
2018-04-24 v1
摘要
自适应多层分裂（简称 AMS）是一种用于马尔可夫过程的通用蒙特卡洛方法，可模拟稀有事件并估计相关概率。尽管其实用效率高，但关于该算法收敛性的理论结果几乎空白。本文旨在一般设定下证明一致性与渐近正态性结果。这是通过将原马尔可夫过程关联到一个层级索引过程（亦称随机波），并表明 AMS 可被视为 Fleming-Viot 型粒子系统来实现的。完成上述工作后，我们最终得以应用近期获得的关于 Fleming-Viot 粒子系统的一般结果。
引用
@article{arxiv.1804.08494,
title = {On the Asymptotic Normality of Adaptive Multilevel Splitting},
author = {Frédéric Cérou and Bernard Delyon and Arnaud Guyader and Mathias Rousset},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08494},
year = {2018}
}
备注
38 pages, 5 figures