举出三个样本的重要例子.
1.蒙特卡罗模拟:在分析上难以计算随机变量的预期的情况下,蒙特卡罗模拟可以通过随机采样来估计.然而,在处理罕见事件或高度偏差的分布时,使用标准随机采样可能非常低效,因为需要大量样本才能获得良好的估计.在这些情况下,重要采样可以用来选择给重要区域分配更多概率的采样分布,这可以显著减少获得良好的估计所需的样本数量. 2.计算机图形中的变量减少:在计算机图形中,蒙特卡罗整合用于估计光运输方程来创建现实的图像.然而,蒙特卡罗估计器的高变量可能导致噪音,尤其是在照明场景中.重要采样可以用于减少噪音.在某些情况下,采样模型可以根据复杂的图像或后期变量模型来评估其效率.在某些情况下,比如在高变量模型中,采样模型可以用于评估后期变量.在某些情况下,采样模型可以根据图像的复杂性或变量来评估其后期效率.在某些情况下,采样模型可以使用较高的变量来评估后期变量.在其他情况下,采样模型可以根据图像的复杂性或后期变量来评估其后期效率.