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Improving the Convergence of Iterative Importance Sampling for Computing Upper and Lower Expectations

机译:改善迭代重要性抽样的收敛性,以计算上下期望

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摘要

The aim of this paper is to present methods for improving the convergence of an iterative importance sampling algorithm for calculating lower and upper expectations with respect to sets of probability distributions. Our focus here is on the reuse and the combination of results obtained in previous iteration steps of the algorithm.
机译:本文的目的是提出改进迭代重要性采样算法的收敛性的方法,该算法用于计算概率分布集的上下期望。在这里,我们的重点是算法的先前迭代步骤中获得的重用和组合结果。

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