Перейти к содержимому
UzScite
  • НСИ
    • Новости События
    • Методическая информация
    • Нормативные документы
  • Каталог журналов
  • Указатель авторов
  • Список организаций

Моделирования псевдослучайных последовательностей и применения их для вычисления многомерных интегралов

Бакоев М.Т.

Расулов А. С.

Утабов У.

Проблемы вычислительной и прикладной математики

  • № 4(16) 2018

Страницы: 

61

 – 

66

Язык: русский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

В работе подробно рассматривается квази-случайные последовательности Холтона и Соболя [см.1-6] для вычисления многомерных интегралов и изучается поведения их отклонений (discrepancy). На примере вычисления конкретных интегралов исследованы трудоёмкость вычислений и даны некоторые рекомендации для построения оптимальных алгоритмов. А также сравнены трудоёмкость вычисления этих интегралов с использованием классического линейного конгруэнтного метода, крипто рандом функций и последовательностей чисел Фибоначчи. Численные эксперименты показывают что последовательности Соболя и Холтона дают наилучший результат. В конце приведены результаты вычислений отклонений и других параметров от количество испытаний в графическом виде.

In this work we consider two quasi-random Sobol and Halton sequences for calculation multidimensional integrals and studied its discrepancy [see. 1-6]. The complexity of calculation algorithms were compared for concrete problems and have given some recommendations to applications. For calculations integrals we also applied pseudo number generators like linear congruential method (LCM), crypto random method and Fibonacci sequences. Calculation experiments show Sobol and Halton sequences gives best results. The value of discrepancy were numerically evaluated and their behaviours presented graphically.

Список использованных источников

  1. Halton J.H. On the efficiency of certain quasi-random sequences of points in evaluating multi-dimensional integrals. Numer. Math., 1960, 2, № 2, 84—90.
  2.  Соболь И. М. Численные методы Монте-Карло. , «Наука», 1973.
  3.  Caflisch R.E. Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods, Acta Numerical (1998) 1-49
  4.  Morokaff W.J., Caflisch R.E. Quasi Monte Carlo Integration, J.Copm. Phys. 122 (1995) 218-230
  5.  Sobol I.M., Shukhman B.V. Quasi-Monte Carlo: A high-dimensional experiment. Journal Monte Carlo methods and applications, 2014, vol. 3 issue 3 DOI: https://doi.org/10.1515/mcma-2013-0022.
  6.  Ermakov S.M., Leora S.N., Remarks on randomization of quasi-random numbers. Journal Monte Carlo methods and applications, 2018, vol. 24 issue 2 URL:DOI:http://doi.org/ 10.1515/mcma-2018-0012

Список всех публикаций, цитирующих данную статью

Copyright © 2025 UzScite | E-LINE PRESS