Giảm thiểu cỡ mẫu mô phỏng Monte Carlo bằng phương pháp Entropy chéo - Lý, Trần Văn; Thanh, Lý Ngọc; Tài, Lê Phát; An, Lê Thị Thúy; Tiên, Võ Thị Cẩm; Trang, Bùi Thị Thùy (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2023)
Bài viết trình bày một số hạn chế của phương pháp mô phỏng Monte Carlo cơ bản (Monte Carlo Naïve - MCN). Phương pháp này được sử dụng để ước lượng xác suất sự kiện hiếm (các sự kiện có xác suất xảy ra rất bé). Trong phương pháp MCN, để có thể quan sát được những sự kiện hiếm cần phải khởi tạo các mẫu mô phỏng có kích thước rất lớn. Hạn chế này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng một thuật toán Entropy chéo (Cross Entropy - CE). Kết quả áp dụng số được trình bày ở phần cuối cùng sẽ làm rõ hơn tính ưu việt của phương pháp này.