Статистическое моделирование и методы Монте-Карло
Рассматриваются алгоритмы численного моделирования периодически коррелированных случайных процессов дискретного времени, порождаемые векторными процессами авторегрессии фиксированного порядка, ковариационная структура которых описывается матрицами блочно-теплицева вида. Для построения процесса с непрерывным временем используется специальный алгоритм кусочно-постоянного стохастического восполнения, который сохраняет периодическую коррелированность процесса. В качестве приложения этих алгоритмов в данной работе рассматривается задача по численному исследованию вероятностных свойств экстремальных понижений температуры воздуха.
Ваши комментарии Обратная связь |
[Головная страница] [Конференции] |
© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:52:06)