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Originaltitel:
Variance reduction with multilevel estimators
Übersetzter Titel:
Varianzreduzierung mit Multilevel–Schätzern
Autor:
Schaden, Daniel
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Ullmann, Elisabeth (Prof. Dr.)
Gutachter:
Ullmann, Elisabeth (Prof. Dr.); Peherstorfer, Benjamin (Prof. Dr.); Vandewalle, Stefan (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 650
Kurzfassung:
The goal of the thesis is to construct cost-efficient estimators by combining discretizations of partial differential equations. We introduce a variance reduction technique to estimate the expectation. The main idea is to reformulate the estimation as a generalized linear least squares problem, derive the associated multilevel best linear unbiased estimator and optimize the sample allocation. We further develop a multilevel Monte Carlo estimator for a risk neutral optimal control problem.
Übersetzte Kurzfassung:
Ziel der Arbeit ist es kosteneffiziente Schätzer zu konstruieren indem Diskretisierungen der partiellen Differentialgleichungen kombiniert werden. Wir stellen eine Varianzreduktionstechnik vor um den Erwartungswert zu schätzen. Die Hauptidee besteht darin, die Schätzung als verallgemeinertes lineares Kleinste-Quadrate Problem zu formulieren, den zugehörigen multilevel besten linearen erwartungstreuen Schätzer herzuleiten sowie die Sample allocation zu optimieren. Außerdem entwickeln wir einen mu...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1586371
Eingereicht am:
20.01.2021
Mündliche Prüfung:
20.04.2021
Dateigröße:
7561976 bytes
Seiten:
233
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210420-1586371-1-6
Letzte Änderung:
21.05.2021
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