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Efficient Rejection Sampling in the Entropy-Optimal Range
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AI
DOI：10.1109/tit.2026.3658044.png)
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摘要
En 中文
我们研究了使用独立公平硬币翻转的熵源从有限离散概率分布P生成随机变量X的问题。Knuth和Yao的一个经典结果表明，每输出样本所需输入硬币翻转次数的最优期望值介于H(P)和H(P) + 2之间，其中H是香农熵函数。然而，实现Knuth和Yao的“熵最优”采样器需要在指数空间（低每样本运行时间）或线性空间（高每样本运行时间）之间进行权衡。我们介绍了一种新的采样算法，避免了这种权衡：它需要线性空间，每样本的运行时间开销可忽略不计，且使用的硬币翻转次数的期望值落在熵最优范围[H(P), H(P) + 2)内。此前尚无离散分布的采样器能同时实现这些空间、时间和熵特性。数值实验表明，与著名的别名方法相比，所提出的方法在运行时间和熵方面均有改进。
Keyword:
Entropy
Costs
Runtime
Trees (botanical)
Probability distribution
Software algorithms
Proposals
Approximation algorithms
Upper bound
Symbols
Random variate generation
variable-to-fixed-length codes
algorithm design and analysis
entropy
期刊
I
IF:
2.9
论文数:
317
被引数:
0
机构
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