ScholarGate
সহকারী
Process / pipeline

মন্টি কার্লো সিমুলেশনের জন্য ভ্যারিয়েন্স রিডাকশন কৌশল

ভ্যারিয়েন্স রিডাকশন কৌশল হলো এমন কিছু পদ্ধতির সমষ্টি যা কম সংখ্যক র্যান্ডম ড্রয়ের মাধ্যমে একই নির্ভুলতা অর্জন করে মন্টি কার্লো সিমুলেশনের কার্যকারিতা উন্নত করে। ১৯৫০-এর দশক থেকে পর্যায়ক্রমে বিকশিত — হ্যামারসলি এবং মর্টনের অ্যান্টিথেটিক ভ্যারিয়েটস, ল্যাভেনবার্গ এবং ওয়েলচের কন্ট্রোল ভ্যারিয়েটস, এবং কান ও মার্শালের ইম্পর্টেন্স স্যাম্পলিং — এই পরিবারে অ্যান্টিথেটিক ভ্যারিয়েটস (AV), কন্ট্রোল ভ্যারিয়েটস (CV), ইম্পর্টেন্স স্যাম্পলিং (IS), এবং স্ট্র্যাটিফিকেশন অন্তর্ভুক্ত, যার প্রত্যেকটি অনুমানকারীর ভ্যারিয়েন্স কমাতে এবং বায়াস (bias) যুক্ত না করে লক্ষ্য পরিমাণের একটি ভিন্ন কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যকে কাজে লাগায়।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Ross, S.M. (2012). Simulation (5th ed.). Academic Press. ISBN: 978-0124158252
  2. Glasserman, P. (2003). Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21617-1

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Variance Reduction Techniques for Monte Carlo Simulation (AV, CV, IS). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/variance-reduction-mc

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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateVariance Reduction for Monte Carlo (Variance Reduction Techniques for Monte Carlo Simulation (AV, CV, IS)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/simulation/variance-reduction-mc · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026