An Entity of Type: Thing, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

Non-uniform random variate generation or pseudo-random number sampling is the numerical practice of generating pseudo-random numbers (PRN) that follow a given probability distribution.Methods are typically based on the availability of a uniformly distributed PRN generator. Computational algorithms are then used to manipulate a single random variate, X, or often several such variates, into a new random variate Y such that these values have the required distribution.The first methods were developed for Monte-Carlo simulations in the Manhattan project, published by John von Neumann in the early 1950s.

Property Value
dbo:abstract
  • Non-uniform random variate generation or pseudo-random number sampling is the numerical practice of generating pseudo-random numbers (PRN) that follow a given probability distribution.Methods are typically based on the availability of a uniformly distributed PRN generator. Computational algorithms are then used to manipulate a single random variate, X, or often several such variates, into a new random variate Y such that these values have the required distribution.The first methods were developed for Monte-Carlo simulations in the Manhattan project, published by John von Neumann in the early 1950s. (en)
  • Выборка псевдослучайных чисел — это практика генерации псевдослучайных чисел, распределенных согласно заданному вероятностному распределению. Базируется на численных методах. Методы выборки, основанные на неравномерном распределении, обычно используют способность генератора псевдослучайных чисел порождать числа X, которые распределены равномерно. Затем применяется вычислительный алгоритм, который в результате манипуляций со случайной величиной X возвращает случайную величину Y, значения которой удовлетворяют заданному распределению. (ru)
  • Вибірка псевдовипадкових чисел — це практика генерації псевдовипадкових чисел, розподілених відповідно до заданого імовірнісного розподілу. Одним з підходів до розв'язання цієї задачі полягає в представленні випадкової величини , яка моделюється, у вигляді деякої функції від найпростіших випадкових величин . Як правило це рівномірно розподілені на відрізку [0,1). Тому задача зводиться до двох наступних: * моделювання незалежних , рівномірно розподілених на [0,1). * знаходження потрібної функції . Перша проблема є проблемою генерації випадкових чисел. (uk)
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 31693124 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 6752 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1105003324 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
rdfs:comment
  • Non-uniform random variate generation or pseudo-random number sampling is the numerical practice of generating pseudo-random numbers (PRN) that follow a given probability distribution.Methods are typically based on the availability of a uniformly distributed PRN generator. Computational algorithms are then used to manipulate a single random variate, X, or often several such variates, into a new random variate Y such that these values have the required distribution.The first methods were developed for Monte-Carlo simulations in the Manhattan project, published by John von Neumann in the early 1950s. (en)
  • Выборка псевдослучайных чисел — это практика генерации псевдослучайных чисел, распределенных согласно заданному вероятностному распределению. Базируется на численных методах. Методы выборки, основанные на неравномерном распределении, обычно используют способность генератора псевдослучайных чисел порождать числа X, которые распределены равномерно. Затем применяется вычислительный алгоритм, который в результате манипуляций со случайной величиной X возвращает случайную величину Y, значения которой удовлетворяют заданному распределению. (ru)
  • Вибірка псевдовипадкових чисел — це практика генерації псевдовипадкових чисел, розподілених відповідно до заданого імовірнісного розподілу. Одним з підходів до розв'язання цієї задачі полягає в представленні випадкової величини , яка моделюється, у вигляді деякої функції від найпростіших випадкових величин . Як правило це рівномірно розподілені на відрізку [0,1). Тому задача зводиться до двох наступних: * моделювання незалежних , рівномірно розподілених на [0,1). * знаходження потрібної функції . Перша проблема є проблемою генерації випадкових чисел. (uk)
rdfs:label
  • Non-uniform random variate generation (en)
  • Выборка псевдослучайных чисел (ru)
  • Вибірка псевдовипадкових чисел (uk)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License