Techniques de réduction de variance pour la simulation de Monte-Carlo

Les techniques de réduction de variance sont une famille de méthodes qui améliorent l'efficacité de la simulation de Monte-Carlo en atteignant la même précision d'estimation avec moins de tirages aléatoires. Développée progressivement à partir des années 1950 — avec les variates anti-thétiques attribuées à Hammersley et Morton, les variates de contrôle formalisées par Lavenberg et Welch, et l'échantillonnage par importance enraciné dans Kahn et Marshall — la famille comprend les variates anti-thétiques (AV), les variates de contrôle (CV), l'échantillonnage par importance (IS) et la stratification, chacune exploitant une propriété structurelle différente de la quantité cible pour abaisser la variance de l'estimateur sans introduire de biais.