ScholarGate
Asistent
Bayesian methodsBayesian / computational

Višerazinska Monte Karlo simulacija

Višerazinska Monte Karlo (MLMC) je tehnika smanjenja varijanse koja procenjuje očekivane vrednosti kombinovanjem simulacija sprovedenih na višestrukim nivoima numeričke rezolucije. Grube, jeftine simulacije obuhvataju veći deo signala; fine, skupe simulacije ispravljaju samo preostalu malu razliku — dramatično smanjujući ukupne računarske troškove u poređenju sa standardnim Monte Karlom samo na najfinijem nivou.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  1. Giles, M. B. (2008). Multilevel Monte Carlo path simulation. Operations Research, 56(3), 607–617. DOI: 10.1287/opre.1070.0496
  2. Giles, M. B. (2015). Multilevel Monte Carlo methods. Acta Numerica, 24, 259–328. DOI: 10.1017/s096249291500001x

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.

Compare side by side
ScholarGateMultilevel Monte Carlo Simulation (Multilevel Monte Carlo Simulation). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/bayesian/multilevel-monte-carlo-simulation · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026