從概率分布函數(shù)的抽樣slingfromprobabilitydistributionfu(編輯修改稿)
2025-06-16 23:11 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ]區(qū)間上均勻分布的隨機(jī)數(shù) ? = P?(0,1) ； 3. 求滿足 yk1 ? yk 的 k值 。 4. 隨機(jī)變量的第 k個(gè)取值即為欲抽取的值。 0 x1 xN1 xN x2 xk1 xk 1 F(x) ? pk 0 x1 xN1 xN p1 p2 pN x2 pk xk1 xk 3. 離散型的隨機(jī)變量的抽樣 證明： 0 x1 xN1 xN x2 xk1 xk 1 F(x) ? pk 0 x1 xN1 xN p1 p2 pN x2 pk xk1 xk ? ?kkkkkkpxFxFxFxFPxxP?????????)()()()()(11 ?即 :所產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)的 pdf為 pk Monte Carlo模擬 第三章 從概率分布函數(shù)的抽樣 (Sampling from Probability Distribution Functions) 直接抽樣法（反函數(shù)法） （ Sampling via Inversion of the cdf） 1. 基本原理 2. 連續(xù)型的隨機(jī)變量的抽樣 3. 分離型的隨機(jī)變量的抽樣 4. 幾個(gè)典型的例子 4. 幾個(gè)典型的例子 p3= b3+c3 p2= b2+c2 p1= b1+c1 a? ???????????332211cbcbcb???例 粒子衰變末態(tài)的隨機(jī)抽樣 設(shè)粒子 a有三種衰變方式，其分支比如下 隨機(jī)選取每次衰變的衰變方式（衰
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