Variance Analysis of Multi-sample and One-sample Multiple Importance Sampling

We reexamine in this paper the variance for the Multiple Importance Sampling (MIS) estimator for multi‐sample and one‐sample model. As a result of our analysis we can obtain the optimal estimator for the multi‐sample model for the case where the weights do not depend on the count of samples. We exte...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Computer graphics forum Ročník 35; číslo 7; s. 451 - 460
Hlavní autoři:	Sbert, M., Havran, V., Szirmay-Kalos, L.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Oxford Blackwell Publishing Ltd 01.10.2016
Témata:	Analysis Categories and Subject Descriptors (according to ACM CCS) Computer graphics Counting Estimating techniques Estimators G.3 [Computer Graphics]: Mathematics of Computing / PROBABILITY AND STATISTICS-Probabilistic algorithms global illumination Heuristic Importance sampling Monte Carlo multiple importance sampling Optimization rendering equation analysis Sampling Studies Variance Variance analysis
ISSN:	0167-7055, 1467-8659
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!