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A fundamental variance reduction technique for Monte Carlo integration in the framework of integro-approximation problems is
presented. Using the method of dependent tests a successive hierarchical function approximation algorithm is developed, which
captures discontinuities and exploits smoothness in the target function. The general mathematical scheme and its highly efficient
implementation are illustrated for image generation by ray tracing,
yielding new and much faster image synthesis algorithms.
We study the global solution of Fredholm integral equations of the second kind by the help of Monte Carlo methods. Global solution means that we seek to approximate the full solution function. This is opposed to the usual applications of Monte Carlo, were one only wants to approximate a functional of the solution. In recent years several researchers developed Monte Carlo methods also for the global problem. In this paper we present a new Monte Carlo algorithm for the global solution of integral equations. We use multiwavelet expansions to approximate the solution. We study the behaviour of variance on increasing levels, and based on this, develop a new variance reduction technique. For classes of smooth kernels and right hand sides we determine the convergence rate of this algorithm and show that it is higher
than those of previously developed algorithms for the global problem. Moreover, an information-based complexity analysis shows that our algorithm is optimal among all stochastic algorithms of the same computational
cost and that no deterministic algorithm of the same cost can reach its convergence rate.
Approximation properties of the underlying estimator are used to improve the efficiency of the method of dependent tests. A multilevel approximation procedure is developed such that in each level the number of samples is balanced with the level-dependent variance, resulting in a considerable reduction of the overall computational cost. The new technique is applied to the Monte Carlo estimation of integrals depending on a parameter.
Im Bereich des Software Engineering werden komplexe Software-Entwicklungsprojekte betrachtet. Im Rahmen dieser Projekte werden große Mengen von Informationen bearbeitet. Diese Informationen werden in Software-Artefakten (z.B. in Projektplänen oder Entwicklungsdokumenten, wie Anforderungsbeschreibungen)
festgehalten. Die Artefakte werden während der Entwicklung und der Wartung eines Softwaresystems häufig geändert. Änderungen einer Information in einem Artefakt haben häufig Änderungen
im selben und in anderen Artefakten zur Folge, da Beziehungen innerhalb und zwischen den in den Artefakten festgehaltenen Informationen bestehen. Die Beziehungen liegen meist nicht explizit vor, so daß die Konsequenzen einer Änderung schwer zu überblicken sind. In dieser Arbeit wurde ein Verfolgbarkeitsansatz ausgewählt, der den Benutzer bei der Durchführung von Änderungen an Artefakten unterstützt. Unterstützung bedeutet hierbei, daß der Aufwand zur Durchführung einer Änderung reduziert wird und weniger Fehler bei der Durchführung gemacht werden.
In der Arbeit wurden Anforderungen an einen auszuwählenden Verfolgbarkeitsansatz gestellt. Eine Anforderung war, daß er auf verschiedene Bereiche des Software Engineering, wie z.B. Systementwurf oder Meßplanung, mit jeweils sehr unterschiedlichen Artefakten, anwendbar sein sollte. Die durchgeführte
Literaturrecherche und die anschließende Bewertung anhand der gestellten Anforderungen ergaben, daß das Prinzip der Metamodellierung in Verbindung mit Wissensbankverwaltungssystemen ein geeigneter Verfolgbarkeitsansatz ist. Eine Evaluation, die sich auf Fallstudien aus den Bereichen
"Objektorientierter Entwurf mit UML" und "Meßplanung mit GQM" bezog, ergab, daß das Wissensbankverwaltungssystem
ConceptBase, das auf der Wissensrepräsentationssprache 0-Telos basiert, ein geeignetes Werkzeug zur Unterstützung des Verfolgbarkeitsansatzes ist.