Какие существуют методы генерации случайных чисел для моделирования дискретных распределений?

Некоторые методы генерации случайных чисел для моделирования дискретных распределений:

• Прямые методы. 1 Непосредственно используют определение распределения. 1 Например, можно сгенерировать биномиальное случайное число, подсчитав количество орлов при определённом количестве подбрасываний монеты. 1
• Методы инверсии. 1 Основаны на наблюдении, что непрерывные кумулятивные функции распределения изменяются равномерно на интервале (0,1). 1 Чтобы сгенерировать случайное число из дискретного распределения, сначала создают однородное случайное число, а затем устанавливают нужное значение. 1
• Методы принятия-отклонения. 1 Используются, когда функциональная форма некоторых распределений затрудняет или отнимает много времени генерацию случайных чисел с помощью прямых или инверсионных методов. 1
• Метод ступенчатой аппроксимации. 3 Позволяет превратить равномерный генератор случайных чисел в генератор чисел с заданным произвольным законом распределения. 3 Для этого непрерывный закон распределения вероятности события дискретизируют, то есть превращают в дискретный. 3
• Метод усечения. 3 Используется, когда функция задана аналитически (в виде формулы). 3 График функции вписывают в прямоугольник, на оси Y и X подают случайные равномерно распределённые числа. 3 Если точка в пересечении этих двух координат лежит ниже кривой плотности вероятности, то нужное событие произошло, иначе нет. 3