Введение
Глава I. Вопросы аппроксимациошого оценивания интегралов позначенням 12
1.1. Основные обозначения. Проблема увеличения точности алгоритмов метода Монте-Карло 12
1.2. Аппроксимационные оценки по методу наименьших взвешенных квадратов 17
1.3. Сравнение оценок. Допустимость 28
1.4. Специальные распределения узлов и неслучайные равномерные последовательности для оценок по методу наименьших взвешенных квадратов 31
1.5. О реализациях оценок по методу наименьших взвешенных квадратов 36
Глава 2. Оценивание функций и их моментов по значениям в случайных узлах на классах функций 47
2.1. О возможностях проекционного оценивания функций по её значениям 47
2.2. Оценивание по значениям в случайных узлах для функций с убывающей в L((^) ошибкой конечномерной аппроксимации 52
.3. Алгоритмы оценивания функций и их моментов на классах С.Л.Соболева 61
2.4. Оценивание по значениям в случайных узлах с неизвестным законом распределения 68
Глава 3. Оценивание по нашюдениям со случайными оишщш. эмпирическое оценивание ошибок вычислений 78
3.1. Об оценивании регрессии и планировании регрессионных экспериментов 78
3.2. Оценивание по рандомизированным наблюдениям для функций с убывающей в L2 ошибкой конечномерной аппроксимации 86
3.3. Алгоритмы оценивания по рандомизированным наблюдениям остатка разложения и ошибок вычислений ЙФ/лМх) 93
Глава 4. Статистическое моделирование прохождения сильноточного пучка электронов в нейтральном газе 101
4.1. Постановка задачи 101
4.2. Методика численного решения задачи с использованием алгоритма оценивания плотности распределения электронов по методу наименьших взвешенных квадратов 105
4.3. Результаты численных исследований. Выводы. III
Заключение 121
Литература 123
Содержание 131
