Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.137.186.4
    [SESS_TIME] => 1715812544
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ff31e164bc020081ad78cc57971f8088
    [UNIQUE_KEY] => 018a7542115f143462c92c6f17ffcbec
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский журнал вычислительной математики

2023 год, номер 4

Приближённый итерационный алгоритм моделирования негауссовских векторов с заданными одномерными распределениями и ковариационной матрицей

М.С. Акентьева1,2, Н.А. Каргаполова1,2, В.А. Огородников1,2
1Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия
m.akenteva@g.nsu.ru
2Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (НГУ), Новосибирск, Россия
nkargapolova@gmail.com
Ключевые слова: негауссовские случайные процессы, численное стохастическое моделирование, одномерные распределения, ковариационная матрица
Страницы: 345-356

Аннотация

В работе предложен новый итерационный метод моделирования негауссовских случайных векторов с заданными одномерными распределениями и ковариационной матрицей. Проведено сравнение предложенного алгоритма с другим итерационным алгоритмом моделирования негауссовских векторов, основанным на переупорядочивании выборки независимых случайных величин с заданными одномерными распределениями. Численные исследования показали, что алгоритмы являются фактически эквивалентными в плане точности воспроизведения заданной ковариационной матрицы при моделировании, однако предложенный алгоритм оказался более эффективным по использованию памяти и, во многих случаях, менее трудоёмким.

DOI: 10.15372/SJNM20230401
EDN: VGQPJF
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину