主題
Search

球內隨機取點


球內隨機取點是在球內部隨機選擇點的過程。 n 個隨機點可以在 Wolfram 語言 中使用以下函式選取RandomPoint[Ball[], n].

獨立地從標準正態分佈中選取變數 X_1, ..., X_n,以及獨立地從引數 lambda=1lambda=1指數分佈中選取變數 Y。 那麼點的分佈

 ((X_1,...,X_n))/(sqrt(Y+sum_(i=1)^(n)X_i^2))
(1)

在單位 n 維球內是均勻分佈的。 然而請注意,在實踐中,使用此技術計算單位 n 維球內的 N 個點可能仍然比計算額外的點(例如,對於 n=2,因子約為  approx 2^2/pi;對於 n=3,因子約為  approx 2^3/(4pi/3))在一個邊長為 2 的 n 維立方體內,並丟棄範數大於 1 的點更慢。

這個結果是由 Barthe 等人 (2005) 描述的一個優美通用結果的特例,可以表述如下。 對於 p>0 和實數序列 x={x_i}_(i=1)^infty,將 p-範數定義為

 |x|_p=(sum_(i=1)^infty|x_i|^p)^(1/p).
(2)

所有滿足 |x|_p<infty 的無限序列空間記為 l_p,配備了擬範數 |·|_p 的空間 R^n 記為 l_p^n。 最後,單位球 l_p^n 定義為 B_p^n={x in R^n;|x|_p<=1}

現在,獨立地選取 X_1, ..., X_n,其機率密度由下式給出

 P_p(x)=(e^(-|x|^p))/(2Gamma(1+p^(-1))),
(3)

其中 Gamma(x)伽瑪函式Y 是來自均值為 1 的指數分佈的獨立隨機變數。 那麼隨機向量

 ((X_1,...,X_n))/((Y+sum_(i=1)^(n)|X_i|^p)^(1/p))
(4)

l_p^n單位球上均勻分佈 (Barthe 等人,2005)。


另請參閱

球內線段隨機取點, 圓盤內隨機取點, 噪聲球, 球面隨機取點

使用 探索

參考文獻

Barthe, F.; Guedon, O.; Mendelson, S.; 和 Naor, A. "l_p^n-球幾何學的機率方法。" Ann. Probab. 33, 480-513, 2005.

在 中被引用

球內隨機取點

請引用為

Weisstein, Eric W. "球內隨機取點。" 來自 Web 資源。 https://mathworld.tw/BallPointPicking.html

主題分類