Оптимизация весовых методов Монте–Карло по вспомогательным переменным

Рассматриваются задачи, математическая модель которых определяется некоторой, обрывающейся с вероятностью 1, цепью Маркова, причем необходимо оценивать линейные функционалы от решения интегрального уравнения 2-го рода с соответствующими субстохастическим ядром и свободным элементом [1]. Для построения весовых модификаций численного статистического моделирования в число координат фазового пространства включаются вспомогательные переменные, случайные значения которых функционально определяют переходы в исходной цепи. После реализации каждой вспомогательной случайной величины вес домножается на отношение соответствующих плотностей исходного и численно моделируемого распределения. Решается задача минимизации дисперсий оценок линейных функционалов путем подбора моделируемого распределения первой по порядку вспомогательной случайной величины.