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Infinite-dimensional Integration in Weighted Hilbert Spaces: Anchored Decompositions, Optimal Deterministic algorithms, and Higher-Order Convergence

引用

FOUNDATIONS OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS 2014年第5期14卷 1027-1077页

作者： Dick, Josef Gnewuch, Michael Univ New S Wales Sch Math & Stat Sydney NSW 2052 Australia

We study the numerical integration of functions depending on an infinite number of variables. We provide lower error bounds for general deterministic algorithms and provide matching upper error bounds with the help of suitable multilevel algorithms and changing-dimension algorithms. More precisely, the spaces of integrands we consider are weighted, reproducing kernel Hilbert spaces with norms induced by an underlying anchored function space decomposition. Here the weights model the relative importance of different groups of variables. The error criterion used is the deterministic worst-case error. We study two cost models for function evaluations that depend on the number of active variables of the chosen sample points, and we study two classes of weights, namely product and order-dependent weights and the newly introduced finite projective dimension weights. We show for these classes of weights that multilevel algorithms achieve the optimal rate of convergence in the first cost model while changing-dimension algorithms achieve the optimal convergence rate in the second model. As an illustrative example, we discuss the anchored Sobolev space with smoothness parameter and provide new optimal quasi-Monte Carlo multilevel algorithms and quasi-Monte Carlo changing-dimension algorithms based on higher-order polynomial lattice rules.

关键词： Path integration Multilevel algorithms changing-dimension algorithms Quasi-Monte Carlo methods Polynomial lattice rules Reproducing kernel Hilbert spaces

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