Sampling

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Glücksrad1Fx( x) = p( t)dt∫−∞ϕ0a bVerteilungsfunktion1x1b − ab p( t)0a btDichteT. Grosch - 20 -
Eigenschaften11b − ap( t)1Fx( x) = p( t)dt∫−∞0a bt0a bxDichteVerteilungsfunktion• Werte sind nicht negativ,• Monoton steigendkönnen beliebig groß werden • Werte im Bereich [0,1]• Fläche unter der Kurve mussEins sein:p t dt =∫x∈Ω( ) 1T. Grosch - 21 -
Seite 3 und 4: Motivation: Sampling• Ein naiver
Seite 5 und 6: Motivation: Sampling• Ein anderer
Seite 9 und 10: Grundlagen derWahrscheinlichkeitsre
Seite 11 und 12: Zufallsvariable• Mit Hilfe dieser
Seite 13 und 14: Wahrscheinlichkeiten• Die Wahrsch
Seite 15 und 16: Wahrscheinlichkeit undVerteilungsfu
Seite 17 und 18: Stetig verteilte Zufallsvariablen
Seite 19: Dichte, Dichtefunktion• Bei diskr
Seite 23 und 24: [0,1] 1]-Gleichverteilungp( t)⎧ 1
Seite 25 und 26: BeispielDichte• Wie groß ist die
Seite 27 und 28: Inverse CDF-Methode• Wie generier
Seite 29 und 30: p( x)Beispiel2p ( x)=2x• Bestimme
Seite 31 und 32: Mehrdimensionale Zufallszahlen• Z
Seite 33 und 34: 2 Schritt Verfahren• Generiere Sa
Seite 35 und 36: Zusammenfassung• Bilde Spaltensum
Seite 37 und 38: Verteilungsfunktion F(x,y)• F(x,y
Seite 39 und 40: 2 Schritt Verfahren• Schritt 22-
Seite 41 und 42: Beispiel• Gegeben ist eineDichtef
Seite 43 und 44: Beispiel: Kreisscheibe• Berechnun
Seite 45 und 46: Beispiel: Samplen einer Halbkugel
Seite 47 und 48: Beispiele andererSamplingfunktionen

Sampling

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?