\newsection
\newcommand{\tsigma}{\tilde{\sigma}}
\subsection{Monte-Carlo Quadratur}
Bei der Monte-Carlo Quadratur wird, wie bei anderen Monte-Carlo-Algorithmen der Zufall genutzt

\shade{Orange}{Grundrezept} Wir nehmen $N$ zahlen $t_i$ die zufällig aus der uniformen Verteilung auf $[0, 1]$ gewählt werden.
\rmvspace
\begin{align*}
    I = \int_{0}^{1} z(t) \dx t \approx \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} z(t_i)
\end{align*}

\drmvspace Auf einem anderen Intervall $[a, b]$ haben wir dann für $s_i = a + (b - a) \cdot t_i$
\rmvspace
\begin{align*}
    I = \int_{a}^{b} z(s) \dx s \approx |b - a| \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{z(s_i)} =: I_N
\end{align*}

\inlineremark Die Konvergenz ist sehr langsam ($\sqrt{N}$), aber nicht abhängig von der Dimension oder Glattheit.
Zudem kann das Ergebnis falsch sein, da es probabilistisch ist.

Jede Monte-Carlo-Methode benötigt folgendes mit $X = [I_N - \tsigma_N, I_N + \tsigma_N]$ und $X$ enthält den wahren Wert $\int_{[0, 1]^d} z(t) \dx t$ in ungefähr $68.3\%$ der Fälle
für $N$ $t_i$ uniform Verteilt in $[0, 1]^d$:
\rmvspace
\begin{multicols}{2}
    \begin{itemize}[noitemsep]
        \item ein Gebiet für das ``Experiment'', hier $[0, 1]^d$
        \item gute Zufallszahlen
        \item gute deterministische Berechnungen, hier $\tsigma_N$ und $I_N$
        \item Darstellung des Ergebnis, hier $\Pr[I \in X] = 0.683$
    \end{itemize}
\end{multicols}

\drmvspace\drmvspace
\begin{align*}
    \text{Sei }\tsigma_N = \sqrt{\frac{\frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} z(t_i)^2 - \left( \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} z(t_i) \right)^2}{N - 1}} = \frac{\sigma_N}{\sqrt{N}}
\end{align*}


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% TODO: Consider adding some of the theory on random variables here (especially consider normal distribution)

% ────────────────────────────────────────────────────────────────────

Das Monte-Carlo-Verfahren beruht auf folgendem:
\rmvspace
\begin{align*}
    \int_{[0, 1]^d} z(x) \dx x = \E z(\cX) \text{ mit } \cX \sim \cU([0, 1]^d)
\end{align*}

\drmvspace
wobei $\cU([0, 1]^d)$ die uniforme Verteilung der Zufallsvariable auf dem $d$-dimensionalen Intervall $[0, 1]^d$ ist.

Das Ziel der Monte-Carlo-Methode ist es, den Erwartungswert durch den Mittelwert der Funktionswerte der simulierten Zufallsvariable mit einem Schätzer $m_N(z(\mathcal{X}))$, bzw. einer Schätzung $m_N(z(x))$ zu approximieren:
\rmvspace
\begin{align*}
    m_N(z(\cX)) & := \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} z(\cX_i) &
    m_N(z(x))   & := \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} z(x_i)
\end{align*}

\setLabelNumber{all}{16}
\inlineremark Wir verwenden $m_N(z(x))$ für das $z(x)$ im obigen Integral:
\rmvspace
\begin{align*}
    \E m_N(z(\cX)) = N \frac{1}{N} \E z(\cX) = \int_{[0, 1]^d} z(x) \dx x
\end{align*}

\drmvspace
Die Approximation von $\E z(\cX)$ durch $m_N(x)$ ist besser, je kleiner die Varianz ist:
\rmvspace
\begin{align*}
    \V m_N(z(\cX)) = \V \left( \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} z(\cX_i) \right) = \frac{1}{N^2} N \V(z(\cX)) = \frac{1}{N} \V(z(\cX)) \rightarrow 0
\end{align*}

\drmvspace
Der Zentrale Grenzwertsatz (Central Limit Theorem) besagt, dass für grosse $N$
\rmvspace
\begin{align*}
    \frac{m_N(z(\cX)) - \E z(\cX)}{\sqrt{\frac{1}{N} \V(z(\cX))}}
\end{align*}

\drmvspace
sich fast wie eine normalverteilte Zufallsvariable $\cY \sim \cN(0, 1)$ verhält.
Daraus folgt mit $\sigma(z(\cX)) = \sqrt{\V(z(\cX))}$:
\rmvspace
\begin{align*}
    \Pr\left[ |m_N(z(\cX)) - \E z(\cX)| \leq \frac{\lambda \sigma}{\sqrt{N}} \right]
    = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\lambda}^{\lambda} e^{-\frac{x^2}{2}} \dx x + \tco{\frac{1}{\sqrt{N}}}
    = p(\lambda) + \tco{\frac{1}{N}}
\end{align*}

\drmvspace
wobei $2 \lambda$ die Länge des Integrationsintervalls ist, mit $\lambda$ definiert als die Länge des untersuchten Intervalls.
Wir haben also eine langsame Konvergenz mit Fehler in $\tco{\frac{1}{\sqrt{N}}}$.

Oben (Bemerkung \ref{all:5-8-1}) wurde bereits erwähnt, dass wir $68.3\%$ als die Wahrscheinlichkeit haben, dass wir den exakten Wert in unserem Intervall haben.
Woher kommt aber dieser Wert?
Wenn wir $\lambda = 1$ wählen (wie es der Fall ist für das gewählte Intervall), dann erhalten wir $p(1) \approx 0.683$.
Dies trifft allerdings nur zu, wenn $N$ genügen gross ($N \geq 30$) ist.

Um die Präzision abzuschätzen, benötigen wir einen Schätzer für $\V(z(\cX)) = \E(z(\cX)^2) - (\E(z(\cX)))^2$:
\rmvspace
\begin{align*}
    d^*_2(z(\cX)) := \frac{1}{N - 1} \sum_{j = 1}^{N} (z(\cX_j) - m_N(z(\cX)))^2 = \frac{N}{N - 1} \left( m_N(z(\cX))^2 - (m_N(z(\cX)))^2 \right)
\end{align*}

\drmvspace
Aus dem kann die Schätzung für $\tsigma_N$ von oben hergeleitet werden:
\rmvspace
\begin{align*}
    \sqrt{\frac{N}{N - 1} \left( m_N(z(x)^2)) - (m_N(z(x)))^2 \right)}
\end{align*}

\drmvspace für $y = \sqrt{\V(z(\cX))}$ (oder ohne das $N$ im Zähler für $\frac{y}{\sqrt{N}}$) und $\V(z(\cX)) = \E d_2^*(z(\cX))$

\begin{theorem}[]{Vertrauensintervall}
    Das Intervall mit $y = \lambda d^*_2(z(\cX))$
    \rmvspace
    \begin{align*}
        \left[ m_N(z(\cX)) - \frac{y}{\sqrt{N}}, m_N(z(\cX)) + \frac{y}{\sqrt{N}} \right]
    \end{align*}

    \rmvspace
    enthält den wahren Wert $I = \E(z(\cX))$ mit Wahrscheinlichkeit $p(\lambda)$ bis auf einen Fehler in $\tco{\frac{1}{\sqrt{N}}}$ und das Vertrauensintervall ist:
    \drmvspace
    \begin{align*}
        [m_N(z(\cX)) - \lambda \tsigma_N, m_N(z(\cX)) + \lambda \tsigma_N]
    \end{align*}
\end{theorem}
Wiederholen wir das Experiment $M$ mal, mit $M$ gross, so enthält das Vertrauensintervall den Wert $I$ in ungefähr $100 p(\lambda)$ Prozent der $M$ Fälle.

\setLabelNumber{all}{21}
\inlineremark Ein kurzes Vertrauensintervall entspricht einer hohen Wahrscheinlichkeit, dass das Vertrauensintervall den wahren Wert enthält.
Im Grundrezept wird $\lambda = 1$ mit $p(1) = 0.683$ verwendet.
Um ein kürzeres Vertrauensintervall zu erzielen können wir $N$ erhöhen, oder die Berechnungen so reorganisieren, dass die Varianz kleiner wird.
Wir brauchen also für einen Fehler $\varepsilon$ ungefähr $\frac{1}{\varepsilon^2}$ Evaluierungen.

Seiten 171 bis 176 im Skript enthalten eine Implementation. Unten eine simple Implementation ohne Plotting:
\begin{code}{python}
    import numpy as np
    def monte_carlo_integral(func, a, b, N):
        t = np.random.uniform(a, b, N)
        fx = func(t)
        I = np.mean(fx) * (b - a)
        var = np.std(fx, ddof=1) / np.sqrt(N)
        return I, var
\end{code}