18, №2 УДК 519.245 Сравнение подходов к оптимизации функциональных алгоритмов статистического моделирования в метрике пространства C∗ Е.В. Шкарупа Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, просп. <...> Сравнение подходов к оптимизации функциональных алгоритмов статистического моделирования в метрике пространства C // Сиб. журн. вычисл. математики / РАН. <...> Функциональные алгоритмы статистического моделирования предназначены для построения аппроксимации решения задачи как функции на требуемой области. <...> Для функциональных алгоритмов с различными типами стохастических оценок в узлах были разработаны подходы к построению верхних границ погрешностей в метрике пространства C, учитывающие степень зависимости оценок. <...> Кроме того, существует универсальный подход, применимый при любой степени зависимости стохастических оценок. <...> Построенная верхняя граница погрешности функционального алгоритма используется при выборе условно-оптимальных значений параметров, таких как число узлов сетки и объем выборки. <...> Оптимальность выбираемых параметров напрямую зависит от точности используемой верхней границы погрешности. <...> Основной целью работы является сравнение универсального подхода и подходов, учитывающих степень зависимости оценок. <...> DOI: 10.15372/SJNM20150209 Ключевые слова: функциональные алгоритмы статистического моделирования, бигармоническое уравнение, оценка погрешности, оптимизация. <...> Введение Методы статистического моделирования (Монте-Карло) позволяют вычислять отдельные функционалы от решений интегральных и дифференциальных уравнений, в ∗Работа выполнена при поддержке Президентской программы поддержки ведущих научных школ Российской Федерации НШ-5111.2014.1. c Шкарупа Е.В., 2015 220 СИБИРСКИЙ ЖУРНАЛ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ. <...> Эти методы связаны с предварительной дискретизацией задачи (введением сетки), оцениванием решения в узлах сетки методом <...>