利用蒙特卡罗模拟方法对离散障碍期权进行定价，并结合对偶抽样、条件期望、重要性抽样3种方差缩减技术降低模拟方差。设计数值实验针对离散障碍期权进行定价分析，比较了各种模拟方法的方差缩减效率。结果表明利用对偶抽样、条件期望、重要性抽样3种方差缩减技术的蒙特卡罗模拟方法能够对离散障碍期权进行稳定的定价。

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一 简介 talfta是拥有独立知识产权的国产软件，主要功能是故障树建模、定性分析、定量分析以及故障树仿真。 二 主要特点 1 支持模型元素全面，分析内容丰富 talfta既支持GJB768A中定义的全部事件类型以及全部逻辑门类型，又支持全部动态逻辑门。分析内容既包括静态故障树分析，也包括动态故障树分析。故障树仿真既包括发生概率仿真、概率重要度仿真、相对概率重要度仿真，还包括无故障时间仿真及不可靠度曲线仿真。 2 准确高效，适用性强 talfta既支持单棵大型复杂故障树的建模及分析，也支持经由“子树”节点关联起来的多颗关联故障树的建模以及相应的一次性分析。 支持基于故障发生概率的故障树分析，也支持基于故障率的故障树分析。 除此之外，还支持对复杂故障树海量仿真次数的蒙特卡洛仿真，支持包含小概率事件的故障树的计算及仿真。这些能力使得应用talfta进行故障树建模、分析、计算及仿真几乎没有限制。 3 功能紧凑、简单易用 4

蒙特卡洛模拟粒子在真空管道的传输，计算传输几率及位置束流效应等

针对机动目标跟踪过程中建立的目标模型和目标的实际运动模式出现失配的问题,提出了从一组离散模型集中选出最优模型,并自适应调整模型参数,使模型逼近目标实际运动模式的交互式多模型算法。蒙特卡罗仿真表明,该算法与传统的常速模型与自适应协同转弯模型交互算法(IMM-CV/ACT)相比,在目标发生强机动时,能及时有效的把跟踪误差峰值控制在测量标准差之下,适合于强机动目标跟踪。

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