Я надеюсь, что это правильное место, чтобы спросить, если не стесняйтесь перенести его на более подходящий форум.
Я довольно долго размышлял о том, как обрабатывать неквадратные интегрируемые функции с помощью интеграции Монте-Карло. Я знаю, что MC все еще дает правильную оценку, но ошибка нереальна (расходится?) Для такого рода функций.
Давайте ограничим нас одним измерением. Интеграция Монте-Карло означает, что мы приближаем интеграл
используя оценку
с равномерно распределенными случайными точками. Закон больших чисел гарантирует, что . Выборочная дисперсия
аппроксимирует дисперсию распределения, индуцированного . Однако, если не является квадратично интегрируемым, т.е. интеграл от квадрата функции расходится, это подразумевает
Это означает, что дисперсия также расходится.
Простой пример - функция
для которого и .
Если конечно, можно приблизить ошибку среднего помощью , но что если не является квадратично интегрируемым? f(x)