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无偏耦合马尔可夫链蒙特卡罗方法
本论文介绍采用马尔可夫链蒙特卡罗方法进行积分的 MCMC 估算器存在固定迭代次数后偏差的问题，并提出使用 Markov 链的耦合以及 Glynn 和 Rhee 的 telescopoc sum 算法来消除偏差，最终得到可并行计算的无偏估算器
PDF7 years ago
马尔科夫链平衡期望值的精确估计
本文提出了一种称为精确估计算法的蒙特卡罗方法，该算法为实值函数的平衡期望提供无偏估计，并为正哈里斯经常性马尔可夫链以及平均收缩的链提供易于实现的算法。此外，本文认为在马尔可夫链环境中进行精确估计相对于精确模拟方法提供了显着的理论松弛。
PDF10 years ago
非负无偏估计
研究了生成几乎肯定非负无偏估计器的算法的存在性，讨论了这些结果对伪边缘蒙特卡洛算法的适用性以及在难以处理的模型中进行精确推理的可能性的影响，并用一些特定的函数的选择举例说明了我们的研究。
PDF11 years ago
一种新的 SDE 无偏估计方法
本文提出了一种新的方法来构建无偏估计器，用于计算与随机微分方程相关的路径函数的期望值，同时该方法和多层蒙特卡洛的随机化思想密切相关，通过使用该方法，当可用的方案在所考虑的路径函数下生成大于 1/2 次强误差时，提供了一个具有 “平方根收敛率
PDF12 years ago
一种消除 Monte Carlo 估计偏差的通用方法
提出了一个无偏的方案，用于估计过程的极限值，并将其应用于包括数值积分，根搜索和 Heston 随机波动性模型的期权定价的示例中，从而在许多潜在的应用中将有偏估计替换为无偏估计。
PDF14 years ago