From 19bdf5da1d107d17402b541d0834156eced09f90 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jean-Claude Iehl <jean-claude.iehl@univ-lyon1.fr> Date: Thu, 21 Mar 2024 11:12:19 +0000 Subject: [PATCH] Update correction.md --- code/correction.md | 11 ++--------- 1 file changed, 2 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/code/correction.md b/code/correction.md index fa26e32..1e2cd1a 100644 --- a/code/correction.md +++ b/code/correction.md @@ -5,7 +5,6 @@ on commence par les cas dégénérés que je n'ai pas montré pendant la formati ## séquence Sobol' globale sur l'image - par exemple, on peut exploiter la propriété de stratification forte des 2 premières dimensions de Sobol' qui forment une (0, 2)-séquence, ce qui veut dire que pour chaque puissance de 2, la séquence visite chaque point une seule fois (rappel : t= 0 donc $2^t=1$ point dans chaque strate...) comment profiter de cette propriété ? @@ -59,11 +58,7 @@ mais voila le résultat en images : bien sur l'estimateur est le même que d'habitude, il convergera vers une image propre, mais les premiers points créent de grosses structures dans l'image qui seront difficiles à filtrer. - - - -## même séquence par pixel - +### même séquence par pixel une solution alternative, est d'utiliser une séquence par pixel. que se passe-t-il si on construit mal les permutations de la séquence, ou si on utilise la séquence directement ? pour reproduire les exemples, il suffit d'utiliser le sampler Sobol et son contructeur par défaut. par exemple, dans ao.cpp, il suffit de remplacer : @@ -93,9 +88,7 @@ voila les résultats, sans trop de surprise, c'est moche !! { width=75% } - -## bilan - +### bilan on comprend mieux pourquoi on s'embette avec les permutations d'Owen ou les permutations approchées (cf RDS)... -- GitLab