О численных методах для функций, зависящих от большого количества переменных
И. М. Соболь Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
Аннотация:
Обсуждается вопрос: почему оптимальные алгоритмы на классах функций иногда оказываются практически бесполезными. В качестве примера возьмем классы функций, удовлетворяющих общему условию Липшица. Рассматриваются методы оценки интеграла по единичному кубу очень большой размерности
$d$. Предполагается, что подынтегральная функция интегрируема с квадратом. Можно использовать оценку простейшего метода Монте-Карло. Тогда вероятная ошибка оценки пропорциональна
$1/\sqrt{N}$, где
$N$ — количество значений функции. Если от метода Монте-Карло перейти к методу квази-Монте-Карло, то, как показали многочисленные примеры, погрешность зависит не от размерности
$d$, а от средней размерности
$\hat{d}$ подынтегральной функции. При малых
$\hat{d}$ порядок погрешности близок к
$1/N$.
Ключевые слова:
оптимальный алгоритм, условие Липшица, метод Монте-Карло, метод квази-Монте-Карло, средняя размерность.
Поступила в редакцию: 14.11.2016