重要性採樣原理及實現

原理： 重要性採樣主要用於難以直接採樣的數據分佈上，採樣是指從已知的某個分佈採樣一些數據進行後續運算，但是數據分佈比較複雜不容易進行採樣，針對這種問題使用蒙特卡羅法，例如： 複雜的概率密度函數p(x)，求解隨機變量基於此概率下的某個數學期望,根據蒙特卡羅法轉換爲 雖然p(x)比較複雜，但是我們可以對上面的公式進行一些變換，使用常見的分佈採樣,複雜的採樣分佈爲p(x),另一個簡單的可採樣且定義域與p

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