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Ciência-IUL
Publicações
Descrição Detalhada da Publicação
An efficient algorithm for accelerating Monte Carlo approximations of the solution to boundary value problems
Título Revista
Journal of Scientific Computing
Ano (publicação definitiva)
2016
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Abstract/Resumo
The numerical approximation of boundary value problems by means of a probabilistic representations often has the drawback that the Monte Carlo estimate of the solution is substantially biased due to the presence of the domain boundary. We introduce a scheme, which we have called the leading-term Monte Carlo regression, which seeks to remove that bias by replacing a ’cloud’ of Monte Carlo estimates—carried out at different discretization levels—for the usual single Monte Carlo estimate. The practical result of our scheme is an acceleration of the Monte Carlo method. Theoretical analysis of the proposed scheme, confirmed by numerical experiments, shows that the achieved speedup can be well over 100.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Bounded diffusion,Feynman–Kac formula,First exit time,Monte Carlo method,Parallel computing,Romberg extrapolation
Classificação Fields of Science and Technology
- Matemáticas - Ciências Naturais
Registos de financiamentos
| Referência de financiamento | Entidade Financiadora |
|---|---|
| UID/CEC/50021/2013 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| PTDC/EIA-CCO/098910/2008 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| SFRH/BPD/79986/2011 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
