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随机微分方程期望的无偏蒙特卡洛估计

概率论 2016-07-18 v2

作者: Mahamadou Doumbia , Nadia Oudjane , Xavier Warin

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摘要

我们开发了一种纯蒙特卡洛方法来计算 $E(g(X_T))$ ，其中 $g$ 是有界 Lipschitz 函数， $X_t$ 是 Ito 过程。该方法将先前提出的方法扩展到具有变系数的 SDE 的一般多维情形。还发展了基于相互作用粒子系统的方差缩减方法。

关键词

无偏蒙特卡洛随机微分方程 Ito过程期望值方差缩减相互作用粒子系统多维SDE

引用

@article{arxiv.1601.03139,
  title  = {Unbiased Monte Carlo estimate of stochastic differential equations expectations},
  author = {Mahamadou Doumbia and Nadia Oudjane and Xavier Warin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1601.03139},
  year   = {2016}
}

备注

32 pages, 14 figures