Рандомизированные алгоритмы метода Монте-Карло для задач со случайными параметрами (метод “двойной рандомизации”)

Рандомизированные алгоритмы метода Монте-Карло строятся путем совместной реализации базовой вероятностной модели задачи и ее случайных параметров с целью исследования параметрического распределения линейных функционалов. В работе представлена оптимизация таких алгоритмов, причем для оценки плотности распределения используется статистическая ядерная оценка. Формулируется также рандомизированный проекционный алгоритм для оценки распределения нелинейного функционала с приложением к решению задачи исследования флуктуаций критичности процесса размножения частиц в случайной среде.