Equipping the probability space with a local Dirichlet form with square field operator Γ and generator A allows us to improve Monte Carlo simulations of expectations and densities as soon as we are able to simulate a random variable X together with and . We give examples on the Wiener space, on the Poisson space and on the Monte Carlo space. When X is real-valued we give an explicit formula yielding the density at the speed of the law of large numbers.
Nous montrons que, dans les situations où l'espace de probabilité est équipé d'une forme de Dirichlet locale avec carré du champ Γ et générateur A, la possibilité de simuler une variable aléatoire X ainsi que et permet d'accélérer le calcul de l'espérance de X et de sa densité. Nous donnons des exemples dans les cas de l'espace de Wiener, de l'espace de Poisson et de l'espace de Monte Carlo. Lorsque X est à valeurs réelles nous donnons une formule explicite permettant d'obtenir la densité à la vitesse de la loi des grands nombres.
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TY - JOUR AU - Bouleau, Nicolas TI - Improving Monte Carlo simulations by Dirichlet forms JO - Comptes Rendus. Mathématique PY - 2005 SP - 303 EP - 306 VL - 341 IS - 5 PB - Elsevier UR - https://www.numdam.org/articles/10.1016/j.crma.2005.07.017/ DO - 10.1016/j.crma.2005.07.017 LA - en ID - CRMATH_2005__341_5_303_0 ER -
Bouleau, Nicolas. Improving Monte Carlo simulations by Dirichlet forms. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 341 (2005) no. 5, pp. 303-306. doi : 10.1016/j.crma.2005.07.017. https://www.numdam.org/articles/10.1016/j.crma.2005.07.017/
[1] The law of the Euler scheme for stochastic differential equations: II. Convergence rate of the density, Monte Carlo Methods and Appl., Volume 104 (1996) no. 1, pp. 43-80
[2] Error Calculus for Finance and Physics, the Language of Dirichlet Forms, De Gruyter, 2003
[3] Dirichlet Forms and Analysis on Wiener Space, De Gruyter, 1991
[4] Variance reduction methods for simulation of densities on Wiener space, SIAM J. Numer. Anal., Volume 40 (2002) no. 2, pp. 431-450
[5] Numerical error for SDE: asymptotic expansion and hyperdistributions, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I, Volume 336 (2003), pp. 851-856
Cited by Sources: