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Originaltitel:
Variance reduction with multilevel estimators 
Übersetzter Titel:
Varianzreduzierung mit Multilevel–Schätzern 
Jahr:
2021 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
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...    »
 
Mündliche Prüfung:
20.04.2021 
Dateigröße:
7561976 bytes 
Seiten:
233 
Letzte Änderung:
21.05.2021