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对数项在何处?

数值分析 2022-01-19 v2 数值分析 统计计算

摘要

对于具有无限低差异序列的 QMC 积分,通常引用的误差率为 O(n1log(n)r)O(n^{-1}\log(n)^r),其中对于可扩展序列 r=dr=d,否则 r=d1r=d-1。当使用 nn 个求值时,此类速率对 Hardy-Krause 变差为 1 的所有 dd 维被积函数一致成立。这些界中隐含的是,对于任意 QMC 点列,被积函数可被选择为依赖于 nn。在本文中我们证明,当 ffnn\to\infty 时保持固定,任何 r<(d1)/2r<(d-1)/2 的速率均可成立。这是依照 Erich Novak 的建议,利用 Trojan 在 1980 年代的一些未发表结果(如 Traub、Wasilkowski 和 Wo\'zniakowski 的基于信息复杂性的专著中所给出)来实现的。证明通过应用 Roth 的技术与 Trojan 的定理完成。该证明是非构造性的,且我们不知有任何在 Hardy 和 Krause 意义下有界变差的被积函数,在使用如 Sobol 序列之类的数字序列时,对无穷多个 nn 其 QMC 误差超过 (logn)1+ϵ/n(\log n)^{1+\epsilon}/n。当 d=2d=2 时,针对旨在利用某些点集已知弱点的被积函数所做的实证搜索,未显示需要 r>1r>1 的证据。一个 d=3d=3nn 高达 21002^{100} 的例子可能确实需要 r>1r>1

关键词

引用

@article{arxiv.2110.06420,
  title  = {Where are the logs?},
  author = {Art B. Owen and Zexin Pan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06420},
  year   = {2022}
}