图形中的蒙特卡罗方法

Question

我正在阅读有关使用JavaScript生成玫瑰图像的this interesting post。然而，我有点困惑，因为this article声称作者使用蒙特卡罗方法来减少代码大小。

这是我的理解，笔者利用蒙特卡罗方法做一些像GIF交错，使图像似乎更快地加载。我错过了什么吗？

Answer 1

作者使用的蒙特卡洛（MC）方法无关生成的图像文件类型，它的一切做的图像是如何在第一时间产生的。由于JS1K的目的是编写紧凑的代码，因此作者通过数学形式定义了玫瑰，这些数学形式将通过基本渲染使用小点填充（因此它们看起来像一个实心图像）。

你如何填写这些表格？一种方法是对表面统一采样，即在设定的时间间隔内，放置一个点。正如@Jordan所引用的，当且仅当间隔设置正确时，它才会起作用。把它缩小需要很长时间;把它做大，形象拼凑而成。但是，您可以通过随机采样来绕过整个问题。这就是MC方法进来。

我已经看到了这样的困惑在MC之前，因为它通常被认为是进行数值模拟的工具。虽然广泛使用，但其核心思想是随机抽样一个区间，并给出相应的权重（取决于问题）。例如，物理模拟可能具有e ^（ - E/kT）的权重，而数字积分器可能使用与采样点处的导数成比例的权重。 wikipeida entry（及其中的参考文献）是更详细的一个很好的起点。

你可以把完整的上涨，充分计算的功能。随着MC算法的运行，它在收敛到正确答案的同时对这个函数进行采样。

Answer 2

作者写道，他用蒙特卡罗抽样克服基于间隔采样的局限性，因为后者“要求每个表面的适当间隔设置的文章。如果间隔较大，它呈现速度快，但它可以在没有被填充的表面上留下孔洞，另一方面，如果间隔太小，渲染时间会增加到禁止数量。“我相信WebMonkey文章的结论是：代码大小不正确。