Simulation parfaite avec méthode de couplage
Bonjour ;
La methode CFTP peut s'employer sur des matrices non monotones mais dans ce cas, il faut faire démarrer des simulations de tous les états et verifier le couplage de toutes ces simulations.
Si la matrice est monotone et si l'espace des états a un élément sup et un élément min alors il est suffisant de faire démarrer les simulations depuis l’élément min et l’élément sup et de vérifier le couplage de deux trajectoires. Donc le calcul est plus simple.
(je travaille seulement dans le cas d'espace d'état totalement ordonné) Pour le cas de non monotone il y a un algorithme pour le rendre statistiquement monotone c'est algorithme de IMSUB .
Une autre solution c'est de construire des événements à partir de la matrice non monotone et les rendre monotones.
Il y a aussi un algorithme qui transforme la matrice monotone stochastique-ment à une matrice monotone par événement
C'est ça ma question tant qu'on la matrice monotone stochastique pourquoi on le rendre monotone par événement ?
qu'il est l'avantage (l’intérêt) d'utilisée la matrice monotone par événement que la matrice stochastiqueme monotone ?(sachant que dans l'espace totale il sont équivalence)
La methode CFTP peut s'employer sur des matrices non monotones mais dans ce cas, il faut faire démarrer des simulations de tous les états et verifier le couplage de toutes ces simulations.
Si la matrice est monotone et si l'espace des états a un élément sup et un élément min alors il est suffisant de faire démarrer les simulations depuis l’élément min et l’élément sup et de vérifier le couplage de deux trajectoires. Donc le calcul est plus simple.
(je travaille seulement dans le cas d'espace d'état totalement ordonné) Pour le cas de non monotone il y a un algorithme pour le rendre statistiquement monotone c'est algorithme de IMSUB .
Une autre solution c'est de construire des événements à partir de la matrice non monotone et les rendre monotones.
Il y a aussi un algorithme qui transforme la matrice monotone stochastique-ment à une matrice monotone par événement
C'est ça ma question tant qu'on la matrice monotone stochastique pourquoi on le rendre monotone par événement ?
qu'il est l'avantage (l’intérêt) d'utilisée la matrice monotone par événement que la matrice stochastiqueme monotone ?(sachant que dans l'espace totale il sont équivalence)
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