STUDY OF THE BIAS OF N-PARTICLE ESTIMATES OF THE MONTE CARLO METHOD IN PROBLEMS WITH PARTICLE INTERACTION

封面

如何引用文章

全文:

详细

The paper gives a theoretical and numerical justification of the bias with the 𝑂(1/𝑁) order for the 𝑁-particle statistical estimates of the functionals of the solution of nonlinear kinetic equations for the model with interaction of particle trajectories. An estimate of the coefficient in the corresponding bias formula is obtained.

作者简介

G. Mikhailov

Institute of computational mathematics and mathematical geophysics SB RAS; Novosibirsk State University

Email: gam@sscc.ru
Corresponding member of the RAS Novosibirsk, Russia; Novosibirsk, Russia

G. Lotova

Institute of computational mathematics and mathematical geophysics SB RAS; Novosibirsk State University

Email: lot@osmf.sscc.ru
Novosibirsk, Russia; Novosibirsk, Russia

S. Rogasinsky

Institute of computational mathematics and mathematical geophysics SB RAS; Novosibirsk State University

Email: svr@osmf.sscc.ru
Novosibirsk, Russia; Novosibirsk, Russia

参考

  1. Бёрд Г. Молекулярная газовая динамика. М.: Мир, 1981.
  2. Иванов М. С., Коротченко М. А., Михайлов Г. А., Рогазинский С. В. Глобально-весовой метод Монте-Карло для нелинейного уравнения Больцмана // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2005. Т. 45. № 10. C. 1860–1870.
  3. Lotova G. Z., Lukinov V. L., Marchenko M. A., Mikhailov G. A., Smirnov D. D. Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model // Rus. J. Numer. Analysis Math. Modelling. 2021. Vol. 36. № 6. P. 337–345.
  4. Крамер Г. Математические методы статистики. М: Мир, 1975, 648 с.
  5. Кац М. Вероятность и смежные вопросы в физике. М.: Мир, 1965. 408 с.
  6. Бобылев А. В. О точных решениях уравнения Больцмана // Докл. АН СССР. 1975. Т. 225. № 6. С. 1296–1299.
  7. Pertsev N. V., Loginov K. K., Topchii V. A. Analysis of a stage-dependent epidemic model based on a non-Markov random process // J. Appl. Industr. Math. 2020. V. 14. № 3. P. 566–580.
  8. Sazonov I., Grebennikov D., Kelbert M., Bocharov G. Modelling Stochastic and Deterministic Behaviours in Virus Infection Dynamics // Math. Model. Nat. Phenom., V. 12, № 5, 2017, P. 63–77.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).