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【24h】

Fast simulation of truncated Gaussian distributions

机译：截断高斯分布的快速仿真

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We consider the problem of simulating a Gaussian vector X, conditional on the fact that each component of X belongs to a finite interval [a_i, b_i], or a semi-finite interval [a_i, +∞). In the one-dimensional case, we design a table-based algorithm that is computationally faster than alternative algorithms. In the two-dimensional case, we design an accept-reject algorithm. According to our calculations and numerical studies, the acceptance rate of this algorithm is bounded from below by 0.5 for semi-finite truncation intervals, and by 0.47 for finite intervals. Extension to three or more dimensions is discussed.
机译：我们考虑模拟高斯向量X的问题，条件是X的每个分量都属于有限间隔[a_i，b_i]或半有限间隔[a_i，+∞]。在一维情况下，我们设计一种基于表的算法，该算法在计算上比替代算法更快。在二维情况下，我们设计了一个接受拒绝算法。根据我们的计算和数值研究，对于半截断间隔，该算法的接受率从下限为0.5，对于有限间隔，此算法的接受率为0.47。讨论了扩展到三个或更多个维度。

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