モンテカルロ積分の分散削減に向けたLHSの適用

モンテカルロ積分の分散削減手法であるラテン超方格サンプリング（LHS）およびOA-LHSの解説を行い、重力波天文学の選択関数推論への適用可能性を検証した。

• 高次元積分を伴うモンテカルロ法において、分散制御は正確な推論に不可欠である
• LHSおよび強度2のOA-LHSを用いることで、適切な被積分関数に対して大きな分散削減が期待できる
• 重力波の母集団推論における選択関数へ適用した結果、分散の削減効果は限定的であった
• デザイン構築の計算コストが極めて低いため、わずかな改善であっても将来の応用検討に値する

原文タイトル: Latin hypercube sampling to reduce the variance in Monte Carlo integration: a practical guide and an application to gravitational-wave astronomy

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