다중척도 확산을 위한 중요표본추출 기법

본 논문은 작은 잡음과 빠르게 진동하는 계수를 동시에 갖는 다중척도 확산 과정에 대한 중요표본추출(Importance Sampling, IS) 방법을 체계적으로 개발한다. 서론에서는 희귀 사건 시뮬레이션이 통신, 금융, 물리·화학 등 다양한 분야에서 핵심적 역할을 함을 강조하고, 특히 다중척도 시스템에서는 ε→0, δ(ε)→0, ε/δ→∞이라는 두 스케일이 상호작용하면서 기존의 작은 잡음 확산에 대한 IS 기법이 비효율적임을 지적한다. 2장에서는 작은 잡음 확산에 대한 IS 이론을 정리한다. 대규모 편차 원리(Large Deviation Principle, LDP)를 이용해 목표 기대값 θ(ε)=E