Analysis and Approximation of Rare Events : Representations and Weak Convergence Methods
Idioma: inglés
Editorial: Humana, 2019
Serie: Libro 27 de 35 - Probability Theory and Stochastic Modelling
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents broadly applicable methods for the large deviation and moderate deviation analysis of discrete and continuous time stochastic systems. A feature of the book is the systematic use of variational representations for quantities of interest such as normalized logarithms of probabilities and expected values. By characterizing a large deviation principle in terms of Laplace asymptotics, one converts the proof of large deviation limits into the convergence of variational representations. These features are illustrated though their application to a broad range of discrete and continuous time models, including stochastic partial differential equations, processes with discontinuous statistics, occupancy models, and many others. The tools used in the large deviation analysis also turn out to be useful in understanding Monte Carlo schemes for the numerical approximation of the same probabilities and expected values. This connection is illustrated through the design and analysis of importance sampling and splitting schemes for rare event estimation. The book assumes a solid background in weak convergence of probability measures and stochastic analysis, and is suitable for advanced graduate students, postdocs and researchers. …
N° de ref. del artículo 9781493995776
- Título
- Analysis and Approximation of Rare Events : Representations and Weak Convergence Methods
- Autor
- Paul Dupuis
- Editorial
- Humana
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1493995774
- ISBN 13
- 9781493995776
- Peso del artículo
- 999 gramos
- Dimensiones
- 241x160x38 mm
- Serie
- Libro 27 de 35: Probability Theory and Stochastic Modelling
This book presents broadly applicable methods for the large deviation and moderate deviation analysis of discrete and continuous time stochastic systems. A feature of the book is the systematic use of variational representations for quantities of interest such as normalized logarithms of probabilities and expected values. By characterizing a large deviation principle in terms of Laplace asymptotics, one converts the proof of large deviation limits into the convergence of variational representations. These features are illustrated though their application to a broad range of discrete and continuous time models, including stochastic partial differential equations, processes with discontinuous statistics, occupancy models, and many others. The tools used in the large deviation analysis also turn out to be useful in understanding Monte Carlo schemes for the numerical approximation of the same probabilities and expected values. This connection is illustrated through the design and analysis of importance sampling and splitting schemes for rare event estimation. The book assumes a solid background in weak convergence of probability measures and stochastic analysis, and is suitable for advanced graduate students, postdocs and researchers.
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Acerca del autor
Paul Dupuis is the IBM Professor of Applied Mathematics at Brown University and a Fellow of the AMS, SIAM and IMS. His research interests include stochastic control, the theory of large deviations and numerical methods.
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