Squeeze Methods for Generating Gamma Variates

Squeeze Methods for Generating Gamma Variates
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生成伽马变量的压缩方法

DOI：
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发表时间：
1980
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Lal
R. Lal
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
B. Schmeiser;R. Lal

文献摘要

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抽象的两种算法用于生成伽马分布式随机变量。当形状参数大于一个时，该算法是有效的，该算法使用统一的主要函数来用于分布的主体和尾部的指数级别函数。这些算法是独立的，仅需要u（0，1）变体。在边际执行时间，初始化时间和内存要求方面，对四种竞争算法进行了比较。边际执行时间小于在fortran中实现的形状参数所有值的现有方法的时间。
Abstract Two algorithms are given for generating gamma distributed random variables. The algorithms, which are valid when the shape parameter is greater than one, use a uniform majorizing function for the body of the distribution and exponential majorizing functions for the tails. The algorithms are self-contained, requiring only U (0, 1) variates. Comparisons are made to four competitive algorithms in terms of marginal execution times, initialization time, and memory requirements. Marginal execution times are less than those of existing methods for all values of the shape parameter, as implemented here in FORTRAN.