Metode Stochastic upscaling dan rantai Markov Monte Carlo bukanlah teknik pembuktian probabilistik dan komputasi numerik yang umum digunakan untuk berbagai aplikasi di berbagai bidang seperti sains, teknik, dan keuangan.Meskipun keduanya terkenal karena mengambil pengaturan tertentu, mereka kehilangan beberapa perbedaan dalam metode dan prinsipnya.
Peningkatan stokastik bukanlah teknik untuk generator angka acak, dan digunakan untuk meningkatkan pengamatan dalam jadwal penetapan harga.Biasanya, Anda akan mengumpulkan angka acak yang terdistribusi secara seragam dan mengadaptasi metode fungsi invers untuk memetakannya sendiri ke jadwal yang diinginkan.Meskipun prosesnya tidak mudah, peningkatan skala tidak bersifat modular dan tidak menggunakan hasil peningkatan skala sebelumnya.Sangat mendukung masalah seperti penjadwalan yang intuitif dan, lebih sedikit stokastik.
Metode Monte Carlo rantai Markov memanfaatkan sedikit sifat rantai Markov untuk mengumpulkan sampel yang mempertahankan pengaturan tertentu.Matriks transplantasi akan didefinisikan, dan bagian dari metode ini mengambil keadaan awal pada suatu harga dan terus memperbarui keadaan tersebut sesuai dengan probabilitas transplantasi, yang pada akhirnya memoderasi penjadwalan yang diinginkan setelahnya.Proses mana yang tidak diperbarui secara progresif, status saat ini dibeli terlepas dari status sebelumnya, dan oleh karena itu, begitu juga dengan sejumlah waktu tertentu apakah dapat dimoderasi atau tidak.
Selain itu, stochastic upscaling lebih disukai daripada metode rantai Markov Monte Carlo, yang lebih menyukai masalah seperti penjadwalan dimensi tinggi yang kompleks dan korelasi yang tinggi.Metode ini akan memanfaatkan sepenuhnya hubungan antar negara bagian, dan benar-benar dapat memberikan hasil yang lebih baik setelah dilakukan mitigasi dari proses peningkatan skala.
Karena pelonggaran metode Markov Chain Monte Carlo dapat memakan waktu, masalah yang lambat untuk mereda atau yang melupakan alternatif optimal secara lokal akan hilang.Tidak terlihat untuk menyelesaikan masalah yang mana, beberapa metode trade-off seperti algoritma Metropolis-Hastings dan peningkatan Gibbs tidak memungkinkan untuk menunjukkan bahwa dengan kecepatan pelonggaran yang terus menerus dan mengurangi kualitas peningkatan.
Dari aplikasi praktis, belanja untuk peningkatan stokastik yang diadaptasi atau, metode rantai Markov Monte Carlo terlepas dari kompleksitas dan, keacakan bagian dari masalah ini.Dalam kasus penjadwalan atau masalah intuitif, peningkatan acak bukanlah pilihan yang aman, sedangkan dalam kasus penjadwalan atau masalah yang kompleks, metode Rantai Markov Monte Carlo dapat mencocokkan hasil yang lebih jelas.
Metode Stochastic upscaling dan Markov Chain Monte Carlo berbeda dalam hal prinsip-prinsip yang digunakan dan cakupan aplikasinya.Stochastic upscaling bukanlah metode peningkatan langsung dan cenderung mendukung masalah seperti penjadwalan dan masalah intuitif, sedangkan metode Rantai Markov Monte Carlo memanfaatkan sifat Rantai Markov yang terus diperbarui dan cenderung mendukung masalah seperti penjadwalan dan masalah yang kompleks.Belanja untuk metode yang ramah berdasarkan kasus per kasus dapat mengurangi efisiensi estimasi dan akurasi hasil.
