大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,The University of Osaka

準モンテカルロ法入門

鈴木航介（広島大学）

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大阪大学 数理・データ科学セミナー 金融・保険セミナーシリーズ 第99回

準モンテカルロ法入門

鈴木航介（広島大学）

多次元関数の数値積分法として、
一様ランダムにとった点集合上の関数値の平均を近似値とするモンテカルロ法がよく知られている。
しかし、その収束速度は十分に速いとはいえない。
準モンテカルロ法は、超一様な点集合を使うことで
より高速な収束を達成する数値積分法である。
本講演では、古典的な一様性を測る尺度であるdiscrepancy、
格子やその多項式類似を用いた点集合の構成法などを、
応用事例を交えて紹介する。