Какие существуют методы генерации случайных чисел для моделирования дискретных распределений?

Некоторые методы генерации случайных чисел для моделирования дискретных распределений:

• Прямые методы. www.mathworks.com Непосредственно используют определение распределения. www.mathworks.com Например, можно сгенерировать биномиальное случайное число, подсчитав количество орлов при определённом количестве подбрасываний монеты. www.mathworks.com
• Методы инверсии. www.mathworks.com Основаны на наблюдении, что непрерывные кумулятивные функции распределения изменяются равномерно на интервале (0,1). www.mathworks.com Чтобы сгенерировать случайное число из дискретного распределения, сначала создают однородное случайное число, а затем устанавливают нужное значение. www.mathworks.com
• Методы принятия-отклонения. www.mathworks.com Используются, когда функциональная форма некоторых распределений затрудняет или отнимает много времени генерацию случайных чисел с помощью прямых или инверсионных методов. www.mathworks.com
• Метод ступенчатой аппроксимации. stratum.ac.ru Позволяет превратить равномерный генератор случайных чисел в генератор чисел с заданным произвольным законом распределения. stratum.ac.ru Для этого непрерывный закон распределения вероятности события дискретизируют, то есть превращают в дискретный. stratum.ac.ru
• Метод усечения. stratum.ac.ru Используется, когда функция задана аналитически (в виде формулы). stratum.ac.ru График функции вписывают в прямоугольник, на оси Y и X подают случайные равномерно распределённые числа. stratum.ac.ru Если точка в пересечении этих двух координат лежит ниже кривой плотности вероятности, то нужное событие произошло, иначе нет. stratum.ac.ru