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  • 1
    Electronic Resource
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    Springer
    Computing 41 (1989), S. 163-166 
    ISSN: 1436-5057
    Keywords: Primary 65 C 10 ; Random variables ; acceptance-rejection ; logarithm
    Source: Springer Online Journal Archives 1860-2000
    Topics: Computer Science
    Description / Table of Contents: Zusammenfassung Bei der Erzeugung nicht-gleichverteilter Zufallszahlen muß häufig der Logarithmus einer gleichverteilten Zufallszahl mit einer Testgröße verglichen werden. Es wird gezeigt, daß dieser Vergleich ohne den Aufruf einer Logarithmusroutine effizient durchführbar ist; zwei Prozeduren für diese Aufgabe werden vorgestellt und verglichen.
    Notes: Abstract In many algorithms for sampling from non-uniform distributions the logarithm of a uniform deviate must be compared with some test quantity. It is shown that all these comparisons can be done efficiently without calling a logarithm subprogram: two procedures for this task are presented and compared.
    Type of Medium: Electronic Resource
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    Electronic Resource
    Electronic Resource
    Springer
    Computing 12 (1974), S. 223-246 
    ISSN: 1436-5057
    Keywords: Random numbers ; pseudorandom ; normal distribution ; gamma distribution ; bei distribution ; Poisson distribution ; binomial distribution ; simulation ; numerical analysis
    Source: Springer Online Journal Archives 1860-2000
    Topics: Computer Science
    Description / Table of Contents: Zusammenfassung Zur Erzeugung nicht-gleichverteilter Zufallszahlen braucht man Methoden, die gleichverteilte Zufallszahlen in Größen der gegebenen Verteilung transformieren. Es werden Transformationen untersucht, die Gamma-, Beta-, Poisson- oder Binomial-verteilte Zufallszahlen produzieren. Approximative Verfahren werden nicht behandelt. Die bisher bekannten Algorithmen sind langsam, wenn die Parameter der Verteilungen groß sind. Daher werden neue Methoden eingeführt, die diesen Nachteil weitgehend vermeiden. In allen Verfahren dürfen die Parameter beliebig und jedesmal neu gewählt werden. Für manche Transformationen werden normalverteilte Zufallszahlen als Zwischenschritt benötigt; die hierfür verwendete Methode ist ebenfalls angegeben.
    Notes: Abstract Accurate computer methods are evaluated which transform uniformly distributed random numbers into quantities that follow gamma, beta, Poisson, binomial and negative-binomial distributions. All algorithms are designed for variable parameters. The known convenient methods are slow when the parameters are large. Therefore new procedures are introduced which can cope efficiently with parameters of all sizes. Some algorithms require sampling from the normal distribution as an intermediate step. In the reported computer experiments the normal deviates were obtained from a recent method which is also described.
    Type of Medium: Electronic Resource
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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