Aumento da eficiência dos métodos següenciais de simulação condicional
AUTOR(ES)
Pilger, Gustavo Grangeiro
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
O algoritmo de simulação seqüencial estocástica mais amplamente utilizado é o de simulação seqüencial Gaussiana (ssG). Teoricamente, os métodos estocásticos reproduzem tão bem o espaço de incerteza da VA Z(u) quanto maior for o número L de realizações executadas. Entretanto, às vezes, L precisa ser tão alto que o uso dessa técnica pode se tornar proibitivo. Essa Tese apresenta uma estratégia mais eficiente a ser adotada. O algoritmo de simulação seqüencial Gaussiana foi alterado para se obter um aumento em sua eficiência. A substituição do método de Monte Carlo pela técnica de Latin Hypercube Sampling (LHS), fez com que a caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), para uma dada precisão, fosse alcançado mais rapidamente. A técnica proposta também garante que todo o modelo de incerteza teórico seja amostrado, sobretudo em seus trechos extremos.
ASSUNTO(S)
simulação estocástica geoestatistica mineracao métodos estatísticos
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10183/7099Documentos Relacionados
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