몬테카를로

 

https://yoda.wiki/wiki/Quasi-Monte_Carlo_method

테일러 전개 기댓값 https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_expansions_for_the_moments_of_functions_of_random_variables

 

한글논문 

http://www.koreascience.kr/article/JAKO201323263074931.pdf

 

영어 책

https://codeonwort.tistory.com/360

몬테 카를로 적분

 

The Sobol sequence is a base-2 digital sequence that fills space in a highly uniform manner

 

난수들이 평평하게 배치 되도록 해주는 low-discrepancy sequences

 

의사난수 (pseudo-random number)를 이용하여 적분 등의 문제를 해결하는 몬테칼로 방법은 수식적 으로 해를 구할 수 없는 경우나 차원이 높아 수치적인 방법을 적용하는 것이 용이하지 않을 때 매우 유용한 방법이다. 그러나 상대적으로 많은 시행 횟수가 필요하다는 단점을 보완하기 위해서 저불일치 수 열 (low discrepancy sequence)인 준난수 (quasi random number)를 사용할 수 있는데 준난수는 의사 난수보다 표본수가 적더라도 높은 균일성을 지니며 수렴속도가 빠르고 정확도도 향상 되는 것으로 알려 져 있다.

 

 

미지의 함수에 대한 기댓값 : 함수의 샘플을 많이 뽑고 그에 대한 평균