Inversionsmetoden för att generera icke-uniforma slumpmässiga variater har vissa fördelar jämfört med andra generationsmetoder, eftersom den monotont omvandlar enhetliga slumptal till icke-uniforma slumpmässiga variater. Därför är det metoden att välja i simuleringslitteraturen. Men med undantag för några enkla fall där inversen av den kumulativa fördelningsfunktionen är en enkel funktion behöver vi numeriska metoder. Ofta inversion av "brute force" används, tillämpa antingen mycket långsamma iterativa metoder eller linjär interpolation av CDF och enorma tabeller. Men då måste användaren acceptera onödigt stora fel eller alltför stora minneskrav, som saktar ner algoritmen. I den här artikeln visar vi att med Hermite interpolation av den inversa CDF kan vi få mycket små felgränser nära maskinen precision. Med vår adaptiva intervalldelningsmetod uppnås denna noggrannhet med måttliga tabeller som möjliggör ett snabbt och enkelt genereringsförfarande.
Inversionsmetoden är en standard metod för att generera slumpmässiga variater med godtycklig sannolikhet densitet fördelningar REF.
Continuous random variate generation by fast numerical inversion
{'venue': 'TOMC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}