Till sidans topp

Sidansvarig: Webbredaktion
Sidan uppdaterades: 2012-09-11 15:12

Tipsa en vän
Utskriftsversion

Central limit theorems fo… - Göteborgs universitet Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Central limit theorems for multilevel Monte Carlo methods

Artikel i vetenskaplig tidskrift
Författare Håkon Hoel
S. Krumscheid
Publicerad i Journal of Complexity
Volym 54
ISSN 0885-064X
Publiceringsår 2019
Publicerad vid Institutionen för matematiska vetenskaper
Språk en
Länkar dx.doi.org/10.1016/j.jco.2019.05.00...
Ämnesord Multilevel Monte Carlo, Central limit theorem, uncertainty quantification, Mathematics
Ämneskategorier Matematik

Sammanfattning

In this work, we show that uniform integrability is not a necessary condition for central limit theorems (CLT) to hold for normalized multilevel Monte Carlo (MLMC) estimators and we provide near optimal weaker conditions under which the CLT is achieved. In particular, if the variance decay rate dominates the computational cost rate (i.e., beta > gamma), we prove that the CLT applies to the standard (variance minimizing) MLMC estimator. For other settings where the CLT may not apply to the standard MLMC estimator, we propose an alternative estimator, called the mass-shifted MLMC estimator, to which the CLT always applies. This comes at a small efficiency loss: the computational cost of achieving mean square approximation error O(epsilon(2)) is at worst a factor O(log(1/epsilon)) higher with the mass-shifted estimator than with the standard one. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.

Sidansvarig: Webbredaktion|Sidan uppdaterades: 2012-09-11
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?