图形中的蒙特卡罗方法

Question

我正在阅读this interesting post关于使用JavaScript生成玫瑰图像的内容。但是，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。

据我所知，作者使用蒙特卡罗方法做了类似GIF隔行扫描的事情，因此图像看起来加载速度更快。我错过了什么吗？

Answer 1

作者使用的蒙特卡罗（MC）方法与生成的图像文件类型无关，它首先与图像的生成方式有关。由于JS1K的目的是编写 compact 代码，因此作者通过数学形式定义玫瑰，这些形式将通过基本渲染填充小点（因此它们看起来像一个实心图像）。 / p>

你如何填写这些表格？一种方法是对表面均匀进行采样，即在设定的时间间隔内放置一个点。正如@Jordan引用的那样，当且仅当间隔设置正确时，它才会起作用。把它缩小到需要很长时间;使它变大，图像拼凑而成。但是，您可以通过随机采样随机来绕过整个问题。这就是MC方法的用武之地。

之前我已经看到过对MC的混淆，因为它通常被认为是数值模拟的工具。虽然这样广泛使用，但核心思想是随机采样一个带有偏差的区间，相应地对每个步骤进行加权（取决于问题）。例如，物理模拟可能具有e ^（ - E / kT）的权重，而数值积分器可能使用与采样点处的导数成比例的权重。 wikipeida entry（以及其中的参考文献）是一个更详细的良好起点。

您可以将完整的玫瑰视为完全计算的函数。当MC算法运行时，它会在收敛到正确答案时对此函数进行采样。

Answer 2

作者在文章中写道，他使用蒙特卡罗采样来克服基于区间的采样的局限性，因为后者“需要为每个表面设置适当的间隔。如果间隔很大，它会快速渲染，但它可以结束时表面上的孔没有被填充。另一方面，如果间隔太小，渲染增量的时间就会达到令人望而却步的数量。“我相信WebMonkey文章的结论是：代码大小不正确。