Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo

Bài viết trình bày một số hạn chế của phương pháp mô phỏng Monte Carlo cơ bản (Monte Carlo Naïve - MCN). Phương pháp này được sử dụng để ước lượng xác suất sự kiện hiếm (các sự kiện có xác suất xảy ra rất bé). Trong phương pháp MCN, để có thể quan sát được những sự kiện hiếm cần phải khởi tạo các m...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Trần Văn Lý, Lý Ngọc Thanh, Lê Phát Tài, Lê Thị Thúy An, Võ Thị Cẩm Tiên, Bùi Thị Thùy Trang
Format: Article
Language:Vietnamese
Published: Can Tho University Publisher 2023-04-01
Series:Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
Subjects:
Online Access:https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/4730
_version_ 1797287045560795136
author Trần Văn Lý
Lý Ngọc Thanh
Lê Phát Tài
Lê Thị Thúy An
Võ Thị Cẩm Tiên
Bùi Thị Thùy Trang
author_facet Trần Văn Lý
Lý Ngọc Thanh
Lê Phát Tài
Lê Thị Thúy An
Võ Thị Cẩm Tiên
Bùi Thị Thùy Trang
author_sort Trần Văn Lý
collection DOAJ
description Bài viết trình bày một số hạn chế của phương pháp mô phỏng Monte Carlo cơ bản (Monte Carlo Naïve - MCN). Phương pháp này được sử dụng để ước lượng xác suất sự kiện hiếm (các sự kiện có xác suất xảy ra rất bé). Trong phương pháp MCN, để có thể quan sát được những sự kiện hiếm cần phải khởi tạo các mẫu mô phỏng có kích thước rất lớn. Hạn chế này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng một thuật toán Entropy chéo (Cross Entropy - CE). Kết quả áp dụng số được trình bày ở phần cuối cùng sẽ làm rõ hơn tính ưu việt của phương pháp này.
first_indexed 2024-03-07T18:27:13Z
format Article
id doaj.art-ad4eab6f841b4023b319660a7df1bcf3
institution Directory Open Access Journal
issn 1859-2333
2815-5599
language Vietnamese
last_indexed 2024-03-07T18:27:13Z
publishDate 2023-04-01
publisher Can Tho University Publisher
record_format Article
series Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
spelling doaj.art-ad4eab6f841b4023b319660a7df1bcf32024-03-02T06:57:38ZvieCan Tho University PublisherTạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ1859-23332815-55992023-04-0159210.22144/ctu.jvn.2023.063Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéoTrần Văn Lý0Lý Ngọc ThanhLê Phát TàiLê Thị Thúy AnVõ Thị Cẩm TiênBùi Thị Thùy TrangKhoa Khoa học Tự nhiên, Đại học Cần Thơ Bài viết trình bày một số hạn chế của phương pháp mô phỏng Monte Carlo cơ bản (Monte Carlo Naïve - MCN). Phương pháp này được sử dụng để ước lượng xác suất sự kiện hiếm (các sự kiện có xác suất xảy ra rất bé). Trong phương pháp MCN, để có thể quan sát được những sự kiện hiếm cần phải khởi tạo các mẫu mô phỏng có kích thước rất lớn. Hạn chế này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng một thuật toán Entropy chéo (Cross Entropy - CE). Kết quả áp dụng số được trình bày ở phần cuối cùng sẽ làm rõ hơn tính ưu việt của phương pháp này. https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/4730Entropy chéođổi độ đo xác suấtphương pháp Monte Carlosự kiện hiếm
spellingShingle Trần Văn Lý
Lý Ngọc Thanh
Lê Phát Tài
Lê Thị Thúy An
Võ Thị Cẩm Tiên
Bùi Thị Thùy Trang
Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo
Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
Entropy chéo
đổi độ đo xác suất
phương pháp Monte Carlo
sự kiện hiếm
title Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo
title_full Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo
title_fullStr Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo
title_full_unstemmed Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo
title_short Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo
title_sort giam thieu co mau mo phong monte carlo bang phuong phap entropy cheo
topic Entropy chéo
đổi độ đo xác suất
phương pháp Monte Carlo
sự kiện hiếm
url https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/4730
work_keys_str_mv AT tranvanly giamthieucomaumophongmontecarlobangphuongphapentropycheo
AT lyngocthanh giamthieucomaumophongmontecarlobangphuongphapentropycheo
AT lephattai giamthieucomaumophongmontecarlobangphuongphapentropycheo
AT lethithuyan giamthieucomaumophongmontecarlobangphuongphapentropycheo
AT vothicamtien giamthieucomaumophongmontecarlobangphuongphapentropycheo
AT buithithuytrang giamthieucomaumophongmontecarlobangphuongphapentropycheo