• 제목/요약/키워드: approximation function

검색결과 1,091건 처리시간 0.037초

The First Passage Time of Stock Price under Stochastic Volatility

  • Nguyen, Andrew Loc
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제15권4호
    • /
    • pp.879-889
    • /
    • 2004
  • This paper gives an approximation to the distribution function of the .rst passage time of stock price when volatility of stock price is modeled by a function of Ornstein-Uhlenbeck process. It also shows how to obtain the error of the approximation.

  • PDF

Krawtchouk Polynomial Approximation for Binomial Convolutions

  • Ha, Hyung-Tae
    • Kyungpook Mathematical Journal
    • /
    • 제57권3호
    • /
    • pp.493-502
    • /
    • 2017
  • We propose an accurate approximation method via discrete Krawtchouk orthogonal polynomials to the distribution of a sum of independent but non-identically distributed binomial random variables. This approximation is a weighted binomial distribution with no need for continuity correction unlike commonly used density approximation methods such as saddlepoint, Gram-Charlier A type(GC), and Gaussian approximation methods. The accuracy obtained from the proposed approximation is compared with saddlepoint approximations applied by Eisinga et al. [4], which are the most accurate method among higher order asymptotic approximation methods. The numerical results show that the proposed approximation in general provide more accurate estimates over the entire range for the target probability mass function including the right-tail probabilities. In addition, the method is mathematically tractable and computationally easy to program.

Hjorth모형과 Dhillon모형에 대한 재생함수 추정 (Approximation of the Renewal Function for Hjorth Model and Dhillon Model)

  • 남경현;장석주;김도훈
    • 품질경영학회지
    • /
    • 제34권1호
    • /
    • pp.34-39
    • /
    • 2006
  • This paper applies approximation of the renewal function for Hjorth model and Dhillon model which show the trend change in its aging properties. We obtain the renewal function for Hjorth model and Dhillon model by a numerical solution of an approximate integral. We observe the influence of each parameter in these models. The results of the computation are described and their corresponding graphs are provided.

함수 근사 모멘트 기법을 활용한 치수 분포에 따른 MEMS 구조물의 통계적 특성치 변화에 관한 연구 (Change of stochastic properties of MEMS structure in terms of dimensional variations using function approximation moment method)

  • 허재성;곽병만
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.602-606
    • /
    • 2005
  • A systematic procedure of probability analysis for general distributions is developed based on the first four moments estimated from polynomial interpolation of the system response function and the Pearson system. The function approximation is based on a specially selected experimental region for accuracy and the number of function evaluations is taken equal to that of the unknown coefficient for efficiency. For this purpose, three error-minimizing conditions are proposed and corresponding canonical experimental regions are formed for popular probability. This approach is applied to study the stochastic properties of the performance functions of a MEMS structure, which has quite large fabrication errors compared to other structures. Especially, the vibratory micro-gyroscope is studied using the statistical moments and probability density function (PDF) of the performance function to be the difference between resonant frequencies corresponding to sensing and driving mode. The results show that it is very sensitive to the fabrication errors and that the types of PDF of each variable also affect the stochastic properties of the performance function although they have same the mean and variance.

  • PDF

강화학습의 Q-learning을 위한 함수근사 방법 (A Function Approximation Method for Q-learning of Reinforcement Learning)

  • 이영아;정태충
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제31권11호
    • /
    • pp.1431-1438
    • /
    • 2004
  • 강화학습(reinforcement learning)은 온라인으로 환경(environment)과 상호작용 하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습한다. 강화학습의 기본적인 알고리즘인 Q-learning의 학습 속도를 가속하기 위해서, 거대한 상태공간 문제(curse of dimensionality)를 해결할 수 있고 강화학습의 특성에 적합한 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서, 온라인 퍼지 클러스터링(online fuzzy clustering)을 기반으로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 온라인 학습이 가능하고 환경의 불확실성을 표현할 수 있는 강화학습에 적합한 함수근사방법이다. Fuzzy Q-Map을 마운틴 카 문제에 적용하여 보았고, 학습 초기에 학습 속도가 가속됨을 보였다.

Routh Approximants with Arbitrary Order

  • 주윤석;김동민
    • 제어로봇시스템학회지
    • /
    • 제1권1호
    • /
    • pp.50-50
    • /
    • 1995
  • It has been pointed out in the literature that the Routh approximation method for order reduction has limitations in treating transfer functions with the denominator-numerator order difference not equal to one. The purpose of this paper is to present a new algorithm based on the Routh approximation method that can be applied to general rational transfer functions, yielding reduced models with arbitrary order.

강화학습의 학습 가속을 위한 함수 근사 방법 (Function Approximation for accelerating learning speed in Reinforcement Learning)

  • 이영아;정태충
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제13권6호
    • /
    • pp.635-642
    • /
    • 2003
  • 강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.

왜정규 표본평균의 분포함수에 대한 안장점근사 (Saddlepoint approximation for distribution function of sample mean of skew-normal distribution)

  • 나종화;유혜경
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제24권6호
    • /
    • pp.1211-1219
    • /
    • 2013
  • 최근 많은 통계 이론과 응용 문제에 정규분포의 대안으로 왜정규분포에 대한 활용이 높아지고 있다. 본 논문에서는 왜정규분포에 기반한 표본평균의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 안장점근사는 기존의 정규근사에 비해 매우 뛰어난 정확성을 보일 뿐 아니라, 소표본에서도 정확한 근사결과를 제공한다. 본 논문에서 제시한 왜정규분포에 관련된 안장점근사는 복잡한 계산이 요구되는 기존의 Gupta와 Chen (2001)과 Chen 등 (2004)에 대한 근사적 방법으로 사용될 수 있다. 모의실험을 통해 표본평균의 분포함수에 대한 제안된 안장점근사의 정확도를 확인하고, 실제 자료에 대한 응용으로 Roberts (1966)의 쌍둥이 자료의 분석에 적용하였다.

Radon RBF Network에 의해 그린 보증 함수의 근사화 (Approximation of Green Warranty Function by Radon Radial Basis Function Network)

  • 이상현;임종한;문경일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.123-131
    • /
    • 2012
  • 오래 전부터 연료의 가격은 상승하고 있다. 제조업체는 보증을 통해 실용적인 대안을 찾고자 전기와 강력한 바이오 연료를 이용하여 차량의 성장가능을 연구하고 있다. 이제, 이러한 녹색 환경(emission) 관련된 보증은 보증기간이 확장되며, 이러한 보증을 "수퍼 보증" 이라 불린다. 본 논문의 주요 결과는 라돈 변환의 역행렬을 보증공간의 수치를 줄이기 위해 사용되며, 응용 프로그램 및 RBF 네트워크를 사용하여 대략적인 이변량의 보증 기능에 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 구성되어 있다. 첫째, 라돈 변환을 이용하여, 이변량 보증 함수의 1차원 함수를 줄일 수 있다. 둘째, 1 차원 함수의 각 신경 서브 네트워크와 신경 네트워크 기법을 사용하여 근사할 수 있다. 셋째, 이러한 신경 sub-networks 형태로 최종 근사 신경망 함께 결합 된다. 넷째, 라 돈 변환의 역함수 값을 사용 하여 최종 근사 신경 네트워크에 우리가 주어진 함수 근사화를 얻을 수 있다. 또한, 우리는 자동차 회사의 일부 그린 보증 데이터를 가지고 위의 방법을 적용한다.