RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Сибирский журнал вычислительной математики // Архив

Сиб. журн. вычисл. матем., 2023, том 26, номер 4, страницы 345–356 (Mi sjvm849)

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

М. С. Акентьеваab, Н. А. Каргаполоваab, В. А. Огородниковab

a Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, просп. Акад. Лаврентьева, 6, Новосибирск, 630090
b Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (НГУ), ул. Пирогова, 2, Новосибирск, 630090

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.

Ключевые слова: негауссовские случайные процессы, численное стохастическое моделирование, одномерные распределения, ковариационная матрица.

УДК: 519.6

Статья поступила: 29.03.2023
Переработанный вариант: 18.05.2023

DOI: 10.15372/SJNM20230401



© МИАН, 2024