Skip to main content
Log in

Interval approach challenges Monte Carlo simulation

Интервальный подход составляет конкуренцию моделированию методом Монте-Карло

  • Published:
Reliable Computing

Abstract

Intervals are used to represent imprecise numerical values. Modelling uncertain values with precise bounds without considering their probability distribution is infeasible in many applications. As a solution, this paper proposes the use of probability density functions instead of intervals; we consider evaluation of an arithmetical function of random variables. Since the result density cannot in general be solved algebraically, an interval method for determining itsguaranteed bounds is developed. This possibility challenges traditional Monte Carlo methods in which only stochastic characterizations for the result distribution, such as confidence bounds for fractiles, can be determined.

Abstract

Интервалы используются для ¶rt;редставления неточных численных значений. однако моделирование неточных величин интервалами с точными грани¶rt;ами без учета рас¶rt;ределений вероятности этих величин во многих случаях неприемлемо. В качестве одного из ре¶rt;ений ¶rt;редложено ис¶rt;ользовать функ¶rt;ии плотности вероятности вместо интервалов. Рассматривается вычисление арифметической функ¶rt;ии случайных переменных. Поскольку ¶rt;лотность результата не может быть в об¶rt;ем случае получена алгебраическими методами, ¶rt;редлагается интервальный подход, даю¶rt;ий для этой величины грани¶rt;ы. Такой ¶rt;одход составляет конкурен¶rt;ию тради¶rt;ионным методам Монте-Карло, которые ¶rt;озволяют о¶rt;ределить только стохастические характеристики распределения результата, такие как доверительные грани¶rt;ы квантилей.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Similar content being viewed by others

References

  1. Berleant, D.Automatically verified reasoning with both intervals and probability density functions. Interval Computations 2 (1993), pp. 48–70.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  2. Clark, C. E.Importance sampling in Monte Carlo analysis. Operations Research9 (1961), pp. 603–620.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  3. Dudewicz, E. J. and Mishra, S. N.Modern mathematical statistics. John Wiley & Sons, 1988.

  4. Morgan, M. and Henrion, M.Uncertainty. Cambridge University Press, 1990.

  5. Ratschek, H. and Rokne, J.Computer methods for the range of functions. Ellis Horwood Limited, Chichester, England, 1984.

    MATH  Google Scholar 

  6. Williamson, R. C. and Downs, T.Probabilistic arithmetic. i. numerical methods for calculating convolutions and dependency bounds. International Journal of Approximate Reasoning4 (2) (1990), pp. 88–158.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Additional information

J. Pesonen, E. Hyvönen, 1996

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Pesonen, J., Hyvönen, E. Interval approach challenges Monte Carlo simulation. Reliable Comput 2, 155–160 (1996). https://doi.org/10.1007/BF02425918

Download citation

  • Received:

  • Revised:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF02425918

Keywords

Navigation