近似相关对数正态和：一个实现

计算是多线程的，以减少处理时间。关于第五节中提供的金融应用，我们推导出了最佳t-集，图2显示了这些最佳t-集，以及相应的单变量对数正态CDFapproximations。对于这种方法，绝对差值之和未加权，这导致分布头部的绝对精度更高，这明显被视为α增加。我们可以通过加权绝对差值之和来增强图2中所示的单变量近似值，这种加权方式使得增加对数正态和域上的值更加重要，或者通过将域划分为多个部分并优化每个部分内的t集。然后，单变量近似将成为特定域值所在部分的条件。图3显示了使用简单加权方案的结果，即S<0.75的值得到的权重为1.0，介于0.75和1.10之间的值得到的权重为15.0，大于1.10的值得到的权重为50.0。图2CDF使用未加权优化t集近似图3CDF使用加权优化t集参考的α=0.75近似Abramowitz、Milton和Irene A.Stegun，1964年，《数学函数手册与公式、图表和数学表格》，国家标准局应用数学系列，55，第924页。安东·霍华德，1988年，微积分第三版（纽约州纽约市约翰·威利父子出版社）。乔治·卡塞拉和罗杰·L·伯杰，1990年，统计推断（加利福尼亚州太平洋格罗夫沃兹沃斯&布鲁克斯/科尔）。劳伦斯·F·芬顿，1960，《散射传输系统中对数正态概率分布之和》，通信系统上的IRE事务8（1），57-67。约翰·E·弗劳德，1992，数理统计第五版（新泽西州恩格伍德悬崖普伦蒂斯大厅）。戈卢布、吉恩·H和约翰·H。

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