쌍 샘플링
쌍 샘플링은 샘플을 쌍으로 묶어 상호 연관된 관측치를 함께 생성하거나 비교하여 분산을 줄이는 통계적 기법이다. 서로 연관된 샘플 쌍을 사용하면 추정량의 분산이 낮아질 수 있으며 이는 근사 알고리즘의 MSE 개선으로 이어진다. 본문은 언제 쌍 샘플링이 유리한지를 이론적으로 규정하는 점을 핵심 기여로 제시한다.