Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Napredno
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Doubly blocked variant of Genz’s method for multivariate normal integration
ID
Peterlin, Jakob
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(5,84 MB)
MD5: 4A4831468611ED79BFF91D8E9AE7DF9F
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://link.springer.com/article/10.1007/s00180-026-01794-8
Galerija slik
Izvleček
High-dimensional multivariate normal (MVN) integration is a computational bottleneck in many statistical applications, particularly in finance and econometrics. This paper presents a modern, doubly blocked variant of Genz’s method for integrating MVN distributions, implemented in the Julia programming language. By leveraging multithreading, cache optimization, and SIMD/BLAS-friendly design, we address the memory bandwidth limitations of traditional implementations. We benchmark our approach against existing solvers in Julia, Fortran, and C++, demonstrating speedups that are often close to or above 100x over packages such as mvtnorm and tlrmvnmvt for large dimensions in the tested settings. We also compare our method with tiled low-rank approximations and apply it to a high-dimensional Gaussian copula model using real-world financial data. The results show that our implementation enables very fast probability calculations for high-dimensional portfolios, a task which was previously hard to achieve with standard tools.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
multivariate normal integration
,
quasi-Monte Carlo
,
high-performance computing
,
Julia programming language
,
computational mathematics and numerical analysis
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
MF - Medicinska fakulteta
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2026
Št. strani:
42 str.
Številčenje:
Vol. 41, art. 117
PID:
20.500.12556/RUL-186233
UDK:
519.6
ISSN pri članku:
1613-9658
DOI:
10.1007/s00180-026-01794-8
COBISS.SI-ID:
288887043
Datum objave v RUL:
28.08.2026
Število ogledov:
158
Število prenosov:
36
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Computational statistics
Skrajšan naslov:
Comput. stat.
Založnik:
Springer Link
ISSN:
1613-9658
COBISS.SI-ID:
513648921
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
multivariatna normalna integracija
,
kvazi-Monte Carlo
,
visokozozmogljivo računalništvo
,
programski jezik Julia
,
statistična programska oprema
Projekti
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P3-0154
Naslov:
Metodologija za analizo podatkov v medicini
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj