. . "Importance sampling is a Monte Carlo method for evaluating properties of a particular distribution, while only having samples generated from a different distribution than the distribution of interest. Its introduction in statistics is generally attributed to a paper by Teun Kloek and Herman K. van Dijk in 1978, but its precursors can be found in statistical physics as early as 1949. Importance sampling is also related to umbrella sampling in computational physics. Depending on the application, the term may refer to the process of sampling from this alternative distribution, the process of inference, or both."@en . . . "\u0412\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0430 \u0437\u0430 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u0456\u0441\u0442\u044E"@uk . "1124796758"^^ . . . . "\u91CD\u8981\u6027\u91C7\u6837\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Aimportance sampling\uFF09\u662F\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\u4F30\u8BA1\u67D0\u4E00\u5206\u5E03\u6027\u8D28\u65F6\u4F7F\u7528\u7684\u4E00\u79CD\u65B9\u6CD5\u3002\u8BE5\u65B9\u6CD5\u4ECE\u4E0E\u539F\u5206\u5E03\u4E0D\u540C\u7684\u53E6\u4E00\u4E2A\u5206\u5E03\u4E2D\u91C7\u6837\uFF0C\u800C\u5BF9\u539F\u5148\u5206\u5E03\u7684\u6027\u8D28\u8FDB\u884C\u4F30\u8BA1\u3002\u91CD\u8981\u6027\u91C7\u6837\u4E0E\u8BA1\u7B97\u7269\u7406\u5B66\u4E2D\u7684\u76F8\u5173\u3002"@zh . . . . . "Importance Sampling"@de . . . "\u91CD\u8981\u6027\u91C7\u6837"@zh . . "Importance sampling"@en . . . . . . . . "Importance Sampling (im Deutschen manchmal auch Stichprobenentnahme nach Wichtigkeit, oder Stichprobenziehung nach Wichtigkeit genannt) ist ein Begriff aus dem Bereich der stochastischen Prozesse, der die Technik zur Erzeugung von Stichproben anhand einer Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreibt. Importance Sampling ist eine von mehreren M\u00F6glichkeiten zur Varianzreduktion, also zur Steigerung der Effizienz von Monte-Carlo-Simulationen."@de . . . "867671"^^ . . "\u0412\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0430 \u043F\u043E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u0438"@ru . . "\u0423 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0430 \u0437\u0430 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u0456\u0441\u0442\u044E \u0454 \u0437\u0430\u0433\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u044E \u0442\u0435\u0445\u043D\u0456\u043A\u043E\u044E \u0434\u043B\u044F \u043E\u0446\u0456\u043D\u043A\u0438 \u0432\u043B\u0430\u0441\u0442\u0438\u0432\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443, \u043F\u0440\u0438 \u0446\u044C\u043E\u043C\u0443 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438 \u0441\u0442\u0432\u043E\u0440\u044E\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F \u043B\u0438\u0448\u0435 \u0437 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443, \u0432\u0456\u0434\u043C\u0456\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u0432\u0456\u0434 \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0449\u043E \u0434\u043E\u0441\u043B\u0456\u0434\u0436\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0431\u0443\u0432 \u0432\u043F\u0435\u0440\u0448\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0456 \u0443 1978 \u0440\u043E\u0446\u0456 \u0456 \u043F\u043E\u0432'\u044F\u0437\u0430\u043D\u0438\u0439 \u0437 \u0432 \u043E\u0431\u0447\u0438\u0441\u043B\u044E\u0432\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456\u0439 \u0444\u0456\u0437\u0438\u0446\u0456. \u0417\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u043E \u0432\u0456\u0434 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F, \u0442\u0435\u0440\u043C\u0456\u043D \u043C\u043E\u0436\u0435 \u0441\u0442\u043E\u0441\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438\u0441\u044F \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0443 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438 \u0437 \u0446\u044C\u043E\u0433\u043E \u0430\u043B\u044C\u0442\u0435\u0440\u043D\u0430\u0442\u0438\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443, \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0443 \u0432\u0438\u0441\u043D\u043E\u0432\u043A\u0443 \u0430\u0431\u043E \u043E\u0431\u043E\u0445."@uk . . . "\u91CD\u8981\u6027\u91C7\u6837\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Aimportance sampling\uFF09\u662F\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\u4F30\u8BA1\u67D0\u4E00\u5206\u5E03\u6027\u8D28\u65F6\u4F7F\u7528\u7684\u4E00\u79CD\u65B9\u6CD5\u3002\u8BE5\u65B9\u6CD5\u4ECE\u4E0E\u539F\u5206\u5E03\u4E0D\u540C\u7684\u53E6\u4E00\u4E2A\u5206\u5E03\u4E2D\u91C7\u6837\uFF0C\u800C\u5BF9\u539F\u5148\u5206\u5E03\u7684\u6027\u8D28\u8FDB\u884C\u4F30\u8BA1\u3002\u91CD\u8981\u6027\u91C7\u6837\u4E0E\u8BA1\u7B97\u7269\u7406\u5B66\u4E2D\u7684\u76F8\u5173\u3002"@zh . . . . . . . . . . . . . . "Importance sampling is a Monte Carlo method for evaluating properties of a particular distribution, while only having samples generated from a different distribution than the distribution of interest. Its introduction in statistics is generally attributed to a paper by Teun Kloek and Herman K. van Dijk in 1978, but its precursors can be found in statistical physics as early as 1949. Importance sampling is also related to umbrella sampling in computational physics. Depending on the application, the term may refer to the process of sampling from this alternative distribution, the process of inference, or both."@en . . . . . . "\u0423 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0430 \u0437\u0430 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u0456\u0441\u0442\u044E \u0454 \u0437\u0430\u0433\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u044E \u0442\u0435\u0445\u043D\u0456\u043A\u043E\u044E \u0434\u043B\u044F \u043E\u0446\u0456\u043D\u043A\u0438 \u0432\u043B\u0430\u0441\u0442\u0438\u0432\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443, \u043F\u0440\u0438 \u0446\u044C\u043E\u043C\u0443 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438 \u0441\u0442\u0432\u043E\u0440\u044E\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F \u043B\u0438\u0448\u0435 \u0437 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443, \u0432\u0456\u0434\u043C\u0456\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u0432\u0456\u0434 \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0449\u043E \u0434\u043E\u0441\u043B\u0456\u0434\u0436\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0431\u0443\u0432 \u0432\u043F\u0435\u0440\u0448\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0456 \u0443 1978 \u0440\u043E\u0446\u0456 \u0456 \u043F\u043E\u0432'\u044F\u0437\u0430\u043D\u0438\u0439 \u0437 \u0432 \u043E\u0431\u0447\u0438\u0441\u043B\u044E\u0432\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456\u0439 \u0444\u0456\u0437\u0438\u0446\u0456. \u0417\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u043E \u0432\u0456\u0434 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F, \u0442\u0435\u0440\u043C\u0456\u043D \u043C\u043E\u0436\u0435 \u0441\u0442\u043E\u0441\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438\u0441\u044F \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0443 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438 \u0437 \u0446\u044C\u043E\u0433\u043E \u0430\u043B\u044C\u0442\u0435\u0440\u043D\u0430\u0442\u0438\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443, \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0443 \u0432\u0438\u0441\u043D\u043E\u0432\u043A\u0443 \u0430\u0431\u043E \u043E\u0431\u043E\u0445."@uk . . . . . . . . . . . . "\u00C9chantillonnage pr\u00E9f\u00E9rentiel"@fr . . . . . "25097"^^ . . "\u0412\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0430 \u043F\u043E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u0438 (\u0430\u043D\u0433\u043B. importance sampling, \u0434\u0430\u043B\u0435\u0435 \u0412\u0417) \u2014 \u043E\u0434\u0438\u043D \u0438\u0437 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 \u0443\u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0435\u043D\u0438\u044F \u0434\u0438\u0441\u043F\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0439 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0443\u043B\u0443\u0447\u0448\u0435\u043D\u0438\u044F \u0441\u0445\u043E\u0434\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u0438 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0438\u0440\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F \u043A\u0430\u043A\u043E\u0439-\u043B\u0438\u0431\u043E \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u043C \u041C\u043E\u043D\u0442\u0435-\u041A\u0430\u0440\u043B\u043E. \u0418\u0434\u0435\u044F \u0412\u0417 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043D\u0430 \u0442\u043E\u043C, \u0447\u0442\u043E \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0438\u0440\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F \u0438\u043C\u0435\u044E\u0442 \u0431\u043E\u0301\u043B\u044C\u0448\u0443\u044E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u044C (\u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C) \u0434\u043B\u044F \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0439 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438 (\u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430), \u0447\u0435\u043C \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0415\u0441\u043B\u0438 \u044D\u0442\u0438 \u00AB\u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u044B\u0435\u00BB \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043F\u043E\u044F\u0432\u043B\u044F\u0442\u044C\u0441\u044F \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0447\u0430\u0449\u0435, \u0434\u0438\u0441\u043F\u0435\u0440\u0441\u0438\u044F \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0439 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0438\u0442\u0441\u044F. \u0421\u043B\u0435\u0434\u043E\u0432\u0430\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E, \u0431\u0430\u0437\u043E\u0432\u0430\u044F \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u043B\u043E\u0433\u0438\u044F \u0412\u0417 \u0437\u0430\u043A\u043B\u044E\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u0432 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u0441\u043F\u043E\u0441\u043E\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0443 \u00AB\u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u044B\u0445\u00BB \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B. \u0422\u0430\u043A\u043E\u0435 \u00AB\u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435\u00BB \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043C\u0435\u043D\u044F\u0435\u0442 \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u0443\u044E \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044E, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u043F\u0440\u044F\u043C\u043E \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441"@ru . . "L'\u00E9chantillonnage pr\u00E9f\u00E9rentiel, en anglais importance sampling, est une m\u00E9thode de r\u00E9duction de la variance qui peut \u00EAtre utilis\u00E9e dans la m\u00E9thode de Monte-Carlo. L'id\u00E9e sous-jacente \u00E0 l'\u00E9chantillonnage pr\u00E9f\u00E9rentiel, EP dans la suite, est que certaines valeurs prises par une variable al\u00E9atoire dans une simulation ont plus d'effet que d'autres sur l'estimateur recherch\u00E9. Si ces valeurs importantes se r\u00E9alisent plus souvent, la variance de notre estimateur peut \u00EAtre r\u00E9duite."@fr . . . . . . . . . . "\u0412\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0430 \u043F\u043E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u0438 (\u0430\u043D\u0433\u043B. importance sampling, \u0434\u0430\u043B\u0435\u0435 \u0412\u0417) \u2014 \u043E\u0434\u0438\u043D \u0438\u0437 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 \u0443\u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0435\u043D\u0438\u044F \u0434\u0438\u0441\u043F\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0439 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0443\u043B\u0443\u0447\u0448\u0435\u043D\u0438\u044F \u0441\u0445\u043E\u0434\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u0438 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0438\u0440\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F \u043A\u0430\u043A\u043E\u0439-\u043B\u0438\u0431\u043E \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u043C \u041C\u043E\u043D\u0442\u0435-\u041A\u0430\u0440\u043B\u043E. \u0418\u0434\u0435\u044F \u0412\u0417 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043D\u0430 \u0442\u043E\u043C, \u0447\u0442\u043E \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0438\u0440\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F \u0438\u043C\u0435\u044E\u0442 \u0431\u043E\u0301\u043B\u044C\u0448\u0443\u044E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u044C (\u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C) \u0434\u043B\u044F \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0439 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438 (\u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430), \u0447\u0435\u043C \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0415\u0441\u043B\u0438 \u044D\u0442\u0438 \u00AB\u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u044B\u0435\u00BB \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043F\u043E\u044F\u0432\u043B\u044F\u0442\u044C\u0441\u044F \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0447\u0430\u0449\u0435, \u0434\u0438\u0441\u043F\u0435\u0440\u0441\u0438\u044F \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0439 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0438\u0442\u0441\u044F. \u0421\u043B\u0435\u0434\u043E\u0432\u0430\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E, \u0431\u0430\u0437\u043E\u0432\u0430\u044F \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u043B\u043E\u0433\u0438\u044F \u0412\u0417 \u0437\u0430\u043A\u043B\u044E\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u0432 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u0441\u043F\u043E\u0441\u043E\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0443 \u00AB\u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u044B\u0445\u00BB \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B. \u0422\u0430\u043A\u043E\u0435 \u00AB\u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435\u00BB \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043C\u0435\u043D\u044F\u0435\u0442 \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u0443\u044E \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044E, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u043F\u0440\u044F\u043C\u043E \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430. \u041E\u0434\u043D\u0430\u043A\u043E, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043B\u044C\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043F\u0435\u0440\u0435\u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u0441\u043E\u0433\u043B\u0430\u0441\u043D\u043E \u044D\u0442\u043E\u043C\u0443 \u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044E, \u0438 \u044D\u0442\u043E \u0433\u0430\u0440\u0430\u043D\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043E \u043D\u043E\u0432\u0430\u044F \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u0430\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u0412\u0417 \u043D\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u0430. \u0421\u0430\u043C \u0432\u0435\u0441 \u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F , \u0442\u043E \u0435\u0441\u0442\u044C \u043F\u0440\u043E\u0438\u0437\u0432\u043E\u0434\u043D\u043E\u0439 \u0420\u0430\u0434\u043E\u043D\u0430-\u041D\u0438\u043A\u043E\u0434\u0438\u043C\u0430 \u0438\u0441\u0442\u0438\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u043D\u0430\u0447\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F \u043F\u043E \u043E\u0442\u043D\u043E\u0448\u0435\u043D\u0438\u044E \u043A \u0432\u044B\u0431\u0440\u0430\u043D\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044E. \u0424\u0443\u043D\u0434\u0430\u043C\u0435\u043D\u0442\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0412\u0417 \u044F\u0432\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440 \u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u0432\u044B\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0438\u043E\u043D\u044B \u0441 \u00AB\u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u044B\u043C\u0438\u00BB \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F\u043C\u0438 \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0439 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438. \u0412\u0417 \u044D\u0444\u0444\u0435\u043A\u0442\u0438\u0432\u0435\u043D \u043F\u0440\u0438 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043D\u043E\u043C \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u0435 \u0438 \u043F\u043E\u0441\u0442\u0440\u043E\u0435\u043D\u0438\u0438 \u0442\u0430\u043A\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F, \u0442\u0430\u043A \u043A\u0430\u043A \u043E\u043D\u043E \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435 \u0441\u043E\u043A\u0440\u0430\u0449\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u0438 \u0432\u044B\u0447\u0438\u0441\u043B\u0435\u043D\u0438\u0439. \u041F\u0440\u0438 \u043D\u0435\u0443\u0434\u0430\u0447\u043D\u043E\u043C \u0441\u043C\u0435\u0449\u0435\u043D\u043D\u043E\u043C \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u044B\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u041C\u043E\u043D\u0442\u0435-\u041A\u0430\u0440\u043B\u043E \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0442\u044C \u043B\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043B\u044C\u0442\u0430\u0442\u044B."@ru . . "L'\u00E9chantillonnage pr\u00E9f\u00E9rentiel, en anglais importance sampling, est une m\u00E9thode de r\u00E9duction de la variance qui peut \u00EAtre utilis\u00E9e dans la m\u00E9thode de Monte-Carlo. L'id\u00E9e sous-jacente \u00E0 l'\u00E9chantillonnage pr\u00E9f\u00E9rentiel, EP dans la suite, est que certaines valeurs prises par une variable al\u00E9atoire dans une simulation ont plus d'effet que d'autres sur l'estimateur recherch\u00E9. Si ces valeurs importantes se r\u00E9alisent plus souvent, la variance de notre estimateur peut \u00EAtre r\u00E9duite. Par cons\u00E9quent la m\u00E9thode de l'EP est de choisir une distribution qui \u00AB encourage \u00BB les valeurs importantes. L'utilisation d'une distribution biais\u00E9e conduira \u00E0 un estimateur biais\u00E9 si nous l'appliquons directement aux simulations. Cependant, les diff\u00E9rentes simulations sont pond\u00E9r\u00E9es afin de corriger ce biais ; l'estimateur EP est alors sans biais. Le poids qui est donn\u00E9 \u00E0 chaque simulation est le ratio de vraisemblance, qui est la densit\u00E9 de Radon-Nikodym de la vraie distribution par rapport \u00E0 la distribution biais\u00E9e. Le point fondamental dans l'impl\u00E9mentation d'une simulation utilisant l'EP est le choix de la distribution biais\u00E9e. Choisir ou cr\u00E9er une bonne distribution biais\u00E9e est l'art des EP. L'avantage peut alors \u00EAtre une \u00E9norme \u00E9conomie de temps de calculs alors que l'inconv\u00E9nient pour une mauvaise distribution peut \u00EAtre des calculs plus longs qu'une simple simulation de Monte-Carlo."@fr . . . "Importance Sampling (im Deutschen manchmal auch Stichprobenentnahme nach Wichtigkeit, oder Stichprobenziehung nach Wichtigkeit genannt) ist ein Begriff aus dem Bereich der stochastischen Prozesse, der die Technik zur Erzeugung von Stichproben anhand einer Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreibt. Importance Sampling ist eine von mehreren M\u00F6glichkeiten zur Varianzreduktion, also zur Steigerung der Effizienz von Monte-Carlo-Simulationen."@de . . . . .