計算機圖形學技術 見 計算機圖形學技術
metropolis演算法有兩種計算積分時的產生隨機數的方法：
這裡metropolis演算法是依賴於第一種情況：已知目標概率分布，從中得到樣本
markov鏈的最基本性質：當前狀態僅取決於前乙個狀態。
基於當前隨機數 a 產生新的隨機數 b
該隨機數 b 以一定概率被接受或者拒絕
接受的 b 作為下一次迭代的隨機數，拒絕則使用當前隨機數 a 作為用作下一次迭代的隨機數
假如我們要產生符合概率密度為p(x)的分布：
初始化：選擇乙個對稱的概率密度函式g(x) （這樣才能保證條件概率密度g(x|y)=g(y|x)） 例如正態分佈，柯西分布等。選擇乙個起始樣本點
迭代：(第n次迭代)
直觀上看，產生的一系列隨機數中，概率分布p(x)越高的區域，隨機數的數量越高。
設對稱的概率密度函式g(x)的條件概率
所以：因為g(x)是對稱的函式，所以
所以該分布就是平穩的。
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給你乙個長度為 n 的整數陣列 nums，其中 n 1，返回輸出陣列 output 其中 output i 等於 nums 中除 nums i 之外其餘各元素的乘積。示例 輸入 1,2,3,4 輸出 24,12,8,6 說明 請不要使用除法，且在 o n 時間複雜度內完成此題。高階 你可以在常數空間...
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