逆变换采样

✍ dations ◷ 2025-07-30 01:58:41 #蒙地卡罗方法

逆变换采样(英语:inverse transform sampling),又称为逆万流归宗(inversion sampling)、逆概率积分变换(inverse probability integral transform)、逆变换法(inverse transformation method)、斯米尔诺夫变换(Smirnov transform)、黄金法则(golden rule)等,是伪随机数采样(英语:Pseudo-random number sampling)的一种基本方法。在已知任意概率分布的累积分布函数时,可用于从该分布中生成随机样本。

假设 X {\displaystyle X} 为一个连续随机变量,其累积分布函数为 F X {\displaystyle F_{X}} 。此时,随机变量 Y = F X ( X ) {\displaystyle Y=F_{X}(X)} 服从区间上的均匀分布。逆变换采样即是将该过程反过来进行:首先对于随机变量 Y {\displaystyle Y} ,我们从0至1中随机均匀抽取一个数 u {\displaystyle u} 。之后,由于随机变量 F X 1 ( Y ) {\displaystyle F_{X}^{-1}(Y)} X {\displaystyle X} 有着相同的分布, x = F X 1 ( u ) {\displaystyle x=F_{X}^{-1}(u)} 即可看作是从分布 F X {\displaystyle F_{X}} 中生成的随机样本。

假设有一个累积分布函数

我们要从该分布中生成随机样本。 F ( x ) {\displaystyle F(x)} 的反函数为:

于是,我们先从0至1中随机均匀抽取 u {\displaystyle u} ,然后计算 F 1 ( u ) = ( log ( 1 u ) ) 2 {\displaystyle F^{-1}(u)=(\log(1-u))^{2}} 以得到我们需要的样本。

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