数学 > 数值分析
[提交于 2023年8月6日
(v1)
,最后修订 2023年12月31日 (此版本, v3)]
标题: 具有预确定生成向量和随机点数的随机化格子规则算法,用于 Korobov 空间中的$0 < α\le 1/2$
标题: A randomised lattice rule algorithm with pre-determined generating vector and random number of points for Korobov spaces with $0 < α\le 1/2$
摘要: In previous work (Kuo, Nuyens, Wilkes, 2023), we showed that a lattice rule with a pre-determined generating vector but random number of points can achieve the near optimal convergence of $O(n^{-\alpha-1/2+\epsilon})$, $\epsilon > 0$, for the worst case expected error, commonly referred to as the randomised error, for numerical integration of high-dimensional functions in the Korobov space with smoothness $\alpha > 1/2$. Compared to the optimal deterministic rate of $O(n^{-\alpha+\epsilon})$, $\epsilon > 0$, such a randomised algorithm is capable of an extra half in the rate of convergence. In this paper, we show that a pre-determined generating vector also exists in the case of $0 < \alpha \le 1/2$. 在这里,我们同样得到$O(n^{-\alpha-1/2+\epsilon})$和$\epsilon > 0$的近最优收敛性;或者更详细地说,我们得到$O(\sqrt{r} \, n^{-\alpha-1/2+1/(2r)+\epsilon'})$,该式对于任何选择的$\epsilon' > 0$和$r \in \mathbb{N}$以及$r > 1/(2\alpha)$都成立。
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