格列布·贝利亚科夫 多元非均匀随机变量生成的类库ranlip。 （英语） Zbl 1196.60008号 计算。物理学。公社。 170，第1期，93-108（2005）. 摘要：本文描述了使用接受/拒绝从Lipschitz连续密度生成非均匀随机变量，以及实现此方法的类库ranlip。假设所需分布具有Lipschitz连续密度，该密度可以通过解析或黑盒给出。该算法使用密度的大量值和将域细分为超矩形，建立了密度的分段常量上近似值（hat函数）。类库ranlip提供了非常有竞争力的预处理和生成时间，并产生较小的拒绝常数，这是生成步骤效率的度量。它在多达五个变量上表现出良好的性能，并为用户提供了一个黑盒非均匀随机变量生成器，用于一大类分布，尤其是多峰分布。这对于经常面临从不寻常分布中抽样的研究人员来说是很有价值的，因为不存在专门的随机变量生成器。 引用于2文件 MSC公司： 60-04 概率论相关问题的软件、源代码等 60E05型 概率分布：一般理论 关键词：非均匀随机变量生成;接受/拒绝;多模态分布;多元Lipschitz密度 软件：兰LUX;兰利普 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Beliakov}，计算。物理学。Commun公司。170，第1号，93--108（2005；Zbl 1196.60008） 全文： 内政部 参考文献： [1] Dagpunar，J.，《随机变量生成原理》（1988），克拉伦登出版社：牛津克拉伦登出版公司·Zbl 0676.6202号 [2] Devroye，L.，非均匀随机变量生成（1986），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 0593.65005号 [3] Devroye，L.（Charnes，J.M.；Morrice，D.J.；Brunner，D.T.；Swain，J.J.，《冬季模拟会议论文集》（1996），ACM），265-272 [4] 埃文斯，M。；斯瓦茨，T.，Comm.Statist。理论方法，2311123-1148（1998） [5] Gentle，J.E.，《随机数生成和蒙特卡罗方法》（2003），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 1028.65004号 [6] Hörmann，W.，ACM翻译。数学。软件，21182-193（1995）·Zbl 0887.65145号 [7] Hörmann，W。；Leydold，J。；Derflinger，G.，《自动非均匀随机变量生成》（2004），Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin·Zbl 1038.65002号 [8] Leydold，J。；Hörmann，W.，《数学》。计算。，67, 1617-1635 (1998) ·Zbl 0903.65003号 [9] Leydold，J。；Hörmann，W.（Schuöler，G.I.；Spanos，P.D.，Monte Carlo Simulation（2001），A.A.Balkema:A.A.Balcema Rotterdam），177-183 [10] Luescher，M.，《计算》。物理学。Comm.，79，100-110（1994）·Zbl 0879.65002号 [11] Walker，A.J.，《电子》。莱特。，10, 127-128 (1974) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。