Mejora de la convergencia de Monte-Carlo (método bruto)

Question

Actualmente estoy realizando un proyecto con el método de Monte-Carlo. Me pregunto si hay artículos que traten de un método de refinamiento de "aprendizaje" para mejorar la convergencia de MC, ejemplo :

Objetivo Estimación de $E(X)\thickapprox \sum _{i=1}^{10 000}X_i$

-> paso 1 (500 simulaciones) : $approx_1=\sum _{i=1}^{500}X_i$

i) Definición y "Intervalo de aceptación

$ A_1 = [approx_1-\epsilon_1,approx_1+\epsilon_1]$

donde $\epsilon_1$ podría ser una función de la varianza empírica y otras estadísticas

-> paso 2 (otras 500 simulaciones) : "lanzando" toda la simulación fuera del intervalo $A_1$ , $approx_2=\sum _{i=1}^{500}X_i^{(2)}$

Nuevo "intervalo de aceptación

$A_2 = [approx_2-\epsilon_2,approx_2+\epsilon_2]$

donde $\epsilon_2 < \epsilon_1$

...

$ \epsilon \xrightarrow {} 0$

Gracias por su ayuda

Answer 1

Parece que estás asumiendo que su razón para no contratarte es el hecho de que estás fuera de EE.UU., pero no parece haber ninguna evidencia real para pensar así. Llevo unos cuantos años trabajando como freelance y tengo unos cuantos amigos que hacen lo mismo, todos nosotros recibimos regularmente proyectos de clientes estadounidenses y hemos tenido en general experiencias agradables con ellos. Si hay gente lo suficientemente patriótica o nacionalista como para no elegir a empleados/contratistas no estadounidenses, no son lo suficientemente numerosos como para afectar a nuestro conjunto de proyectos de forma significativa.

Te recomendaría que intentaras ponerte en contacto con los que rechazaron o ignoraron tu solicitud y preguntarles amablemente el motivo de su rechazo, pero asegúrate de mencionar que lo haces para mejorar tu proceso de solicitud y no como una queja por el rechazo. Es posible que también ignoren este correo, por supuesto, pero algunos pueden tomarse el tiempo de responder, e incluso una sola respuesta puede arrojar algo de luz sobre el verdadero problema.