محاكاة مونت كارلو متعددة المستويات
تُعد محاكاة مونت كارلو متعددة المستويات (MLMC) تقنية لتقليل التباين تُقدّر التوقعات من خلال الجمع بين عمليات محاكاة تُجرى على مستويات متعددة من الدقة العددية. تلتقط عمليات المحاكاة الخشنة والرخيصة معظم الإشارة؛ وتُصحح عمليات المحاكاة الدقيقة والمكلفة فقط الفرق الصغير المتبقي - مما يقلل بشكل كبير من التكلفة الحسابية الإجمالية مقارنةً بمونت كارلو القياسية على المستوى الدقيق وحده.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Giles, M. B. (2008). Multilevel Monte Carlo path simulation. Operations Research, 56(3), 607–617. DOI: 10.1287/opre.1070.0496 ↗
- Giles, M. B. (2015). Multilevel Monte Carlo methods. Acta Numerica, 24, 259–328. DOI: 10.1017/s096249291500001x ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/multilevel-monte-carlo-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC)المحاكاة↔ compare
- محاكاة مونت كارلواتخاذ القرار↔ compare
- مرشح الجسيمات (مونت كارلو التسلسلي)بايزي↔ compare
- مونت كارلو التسلسليبايزي↔ compare