簡體路徑積分和金融衍生品定價(編輯修改稿)
2025-05-27 05:54 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 deas） – 利用已有的樣本來改進(jìn)后面的采樣分布函數(shù)和采樣策略 ? 已有的樣本提供先驗信息（ a priori information ） – 樣本重用 （ Reuse samples through resampling and MCMC） ? 再采樣（ Resampling) ? 馬爾科夫鏈蒙特卡羅 (Markov Chain Monte Carlo – MCMC) 系列 蒙特卡的分布函數(shù) 圖像平面的適應(yīng)性采樣 （ Adaptive Sampling Image Plane） 不同的區(qū)域有不同的細(xì)節(jié) 陰影部分 反射亮區(qū) 黑背景 調(diào)節(jié)分布函數(shù)使得 細(xì)節(jié)多的區(qū)域樣本更多一些 Adaptive Image Plane Init. image Pixel sample distribution Perceptual var. 結(jié)果比較 PMCIP MIS PMCIP PVar MIS PVar 動畫仿真中的 樣 本重用 ? ???????????????????????????????????????????????321?1:c o s),(?1:c o s),(1~|~11 ,111 ,11,01101101c a sec a sec a seTTTTTSyyyGTSyyyGTTtXYTb a ckwa r df o r wa r df o r wa r db a ckwa r ds p ecu l a rlmjtjo u tjtjtjf o r wa r dmljtjo u tjtjtjb a ckwa r dNiis p ecu l a rkttt i m ets u bk??Cornell Box FrameByFrame With Temporal Perturbation Chess Board FrameByFrame With Temporal Perturbation Basement FrameByFrame With Temporal Perturbation 論文的貢獻(xiàn)和影響 ? 引入系列蒙特卡羅的數(shù)學(xué)框架到計算機(jī)圖形學(xué) – 適應(yīng)性采樣 和樣本重用 – 有效解決圖象和動畫的仿真生成問題 ? 開啟了一些后續(xù)的拓寬 ? 吸引了一定的工業(yè)界的興趣 發(fā)表文章 (Selective Publications) ? Shaohua Fan, Stephen Chenney, Bo Hu, KamWah Tsui and Yuchi Lai. Optimizing Control Variate Estimators for Rendering. Computer Graphics Forum, 25(3), 2022, pp. 351–358. ? Shaohua Fan, Stephen Chenney and Yuchi Lai. Metropolis Photon Sampling with Optional User Guidance, Eurographics Symposium on Rendering, 2022, pp. 127–138. ? YuChi Lai, Shaohua Fan, Stephen Chenney, and Charles Dyer, Photorealistic Image Rendering with Population Monte Carlo Energy Redistribution, Eurogr
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