• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو
New Adaptive Monte Carlo Algorithm and Application to[taliem.ir]jpg

New Adaptive Monte Carlo Algorithm and Application to Financial Mathematics

۰ تومان

In this paper, a new adaptive Monte Carlo algorithm is proposed to solve linear systems. The proposed algorithm converges much faster than the conventional Monte Carlo algorithm. The corresponding properties of the algorithm are discussed. It has simple structure, low cost, desirable speed and accuracy.Theoretical results are established to justify the convergence of the algorithm. To confirm the accuracy and efficiency of the proposed algorithm, it is used to solve large linear systems. From the numerical results, the new adaptive Monte Carlo algorithm achieves exponential convergence. Both (the new and the old) adaptive Monte Carlo algorithms are implemented for parallel solution of large linear systems on parallel machine with MPI as inter node communication. Furthermore, we provide an application of the algorithm to price options, where the Black Scholes formula is converted to linear systems using discretization.

دسته: علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics, مقالات ریاضی - Mathematical articles, مقالات-Article برچسب: Adaptive Monte Carlo algorithm, Black-Scholes formula., large linear systems, Option pricing, Parallel computing
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

In this paper, a new adaptive Monte Carlo algorithm is proposed to solve linear systems. The proposed algorithm converges much faster than the conventional Monte Carlo algorithm. The corresponding properties of the algorithm are discussed. It has simple structure, low cost, desirable speed and accuracy.Theoretical results are established to justify the convergence of the algorithm. To confirm the accuracy and efficiency of the proposed algorithm, it is used to solve large linear systems. From the numerical results, the new adaptive Monte Carlo algorithm achieves exponential convergence. Both (the new and the old) adaptive Monte Carlo algorithms are implemented for parallel solution of large linear systems on parallel machine with MPI as inter node communication. Furthermore, we provide an application of the algorithm to price options, where the Black Scholes formula is converted to linear systems using discretization.

INTRODUCTION

High dimensional linear systems of algebraic equations are arisen from real world problems: e.g. Real-time speech coding, digital signal  processing, communications, stochastic modelling, and many physical problems involving partial differential equations (see for example ) . Therefore the choice of appropriate approach for solving large sparse linear systems of algebraic equations is a problem of unquestionable importance in many scientific and engineering applications. One of the well known stochastic algorithms which is preferable for solving high dimensional linear system of algebraic equations is Monte Carlo method. The idea is that the solution of the linear system is formulated in terms of the mathematical expectation of some random variable. Then the average of independent samples of this random variable is used to estimate the solution of the linear system. Monte Carlo methods have three significant advantages: 1They can approximate individual components of the solution without calculating the whole solution vector.  2For a large sparse linear system of algebraic equations, they are more efficient than direct or iterative numerical methods. 3They are good candidates for parallelization because of the fact that many  independent sample paths are used to estimate the solution.

چکیده

در این مقاله الگوریتم مونت کارلو سازگار جدید برای حل سیستم های خطی پیشنهاد شده است. الگوریتم پیشنهادی بسیار سریعتر از الگوریتم متداول مونت کارلو همگام می شود. خواص متناظر الگوریتم بحث شده است. این ساختار ساده، هزینه کم، سرعت مطلوب و دقت است. نتایج نظری برای توجیه همگرایی الگوریتم ایجاد شده است. برای تایید صحت و کارایی الگوریتم پیشنهادی، برای حل سیستم های خطی بزرگ مورد استفاده قرار می گیرد. از نتایج عددی، الگوریتم جدید تطبیقی مونت کارلو دستیابی به همگرایی نمایشی است. هر دو الگوریتم مونت کارلو سازگار (جدید و قدیمی) برای راه حل موازی سیستم های خطی بزرگ بر روی دستگاه موازی با MPI به عنوان ارتباط بین گره اجرا می شوند. علاوه بر این، ما یک الگوریتم برای گزینه های قیمت ارائه می دهیم، جایی که فرمول Black Scholes به سیستم های خطی با استفاده از تقسیم بندی تبدیل می شود.

مقدمه

سیستم های خطی با ابعاد بزرگ معادلات جبری از مشکلات دنیای واقعی در آمده است: به عنوان مثال برنامه نویسی زمان واقعی، پردازش سیگنال دیجیتال، ارتباطات، مدل سازی تصادفی، و بسیاری از مشکلات فیزیکی شامل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (به عنوان مثال). بنابراین انتخاب رویکرد مناسب برای حل سیستم های خطی بزرگ خطی معادلات جبری یک مسئله غیر قابل انکار در بسیاری از کاربردهای علمی و مهندسی است. یکی از الگوریتمهای تصادفی شناخته شده که برای حل سیستم خطی بعدی از معادلات جبری ترجیح داده می شود، روش مونت کارلو است. ایده این است که راه حل سیستم خطی از لحاظ انتظار ریاضی برخی متغیر تصادفی فرموله شده است. سپس میانگین نمونه های مستقل از این متغیر تصادفی برای برآورد راه حل سیستم خطی استفاده می شود. روش مونت کارلو دارای سه مزیت قابل توجه است: 1 آنها می توانند اجزای جداگانه محلول را بدون محاسبه کل بردار محلول تقریبی مقایسه کنند. 2 برای یک سیستم خطی بزرگ خطی معادلات جبری، آنها از روش های عددی مستقیم یا تکراری بهتر هستند. 3 آنها داوطلبان خوبی برای موازی سازی هستند به این دلیل که بسیاری از مسیرهای نمونه مستقل برای برآورد راه حل استفاده می شوند.

Year: 2013

Publisher : Third Conference on Mathematical Finance and Applications

By : R. Farnoosh  ,M. Aalaei

File Information: English Language/ 12 Page / size: 373 KB

Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart

Download tutorial

سال : 1392

ناشر : سومین کنفرانس ریاضیات مالی و کاربردها

کاری از : R فرنوش ,M آلایی

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 12 صفحه / حجم : KB 373

فقط اعضای سایت پس از ثبت نام و اضافه کردن به سبد خرید می توانند دانلود رایگان کنند.خوشحال می شویم به ما پبیوندید

آموزش دانلود

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “New Adaptive Monte Carlo Algorithm and Application to Financial Mathematics” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • Mixed Tabu Machine for portfolio optimization problem[taliem.ir]

    Mixed Tabu Machine for portfolio optimization problem

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • sinc functions with application to finance[taliem.ir]

    sinc functions with application to finance

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • bannertaliem-taliem-ir

    تلاطم ضمنی از فرمول نویسی مستقیم تا کاربرد

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • American Options Pricing by Using Stochastic Optimaltaliem.ir]

    American Options Pricing by Using Stochastic Optimal Control Problems

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
Maximum Second Order Entropy Lorenz CurveMaximum Second Order Entropy Lorenz Curve[taliem.ir]A Survey on exact analytical and numerical solutions of some[taliem.ir]A Survey on exact analytical and numerical solutions of some S.D.E.s based on...
رفتن به بالا