Speaker
Сергей Валентинович Рогазинский
(ИВМиМГ СО РАН)
Description
При оптимизации алгоритмов метода Монте-Карло часто используются $L_2$-метрика[1,2]. При применении разложений в ортогональные ряды Эрмита и Лагерра квадрат минимизируемой погрешности представляется в виде суммы слагаемых, причем одно из них представляет собой квадрат нормы остатка соответствующего ряда. Это слагаемое играет важную роль при согласовании длины отрезка ряда с величиной погрешности данной аппроксимации. В докладе представлены результаты оценки указанного слагаемого в $L_2$-норме для случаев рядов Эрмита и Лагерра.
- Г. А. Михайлов, А. С. Корда, С. В. Рогазинский. Построение эффективных рандомизированных проекционных оценок решении интегральных уравнений на основе полиномов Лежандра. // ДАН, 2022, том 507, с. 81–85
- Rogasinsky S.V. Two variants of Monte Carlo projection method for numerical solution of nonlinear Boltzmann equation // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2019. V. 34. № 3. P. 143–150.
| Секция конференции | Численное статистическое моделирование и методы Монте-Карло |
|---|
Primary author
Сергей Валентинович Рогазинский
(ИВМиМГ СО РАН)
