public ExcitingRandom(double[] pdf)
{
int count = pdf.Length - 1;
mCdf = new List<CurveSegment>(count);
double overN = 1.0 / count;
// 확률 총합이 1이 되도록 normalizing factor를 계산한다.
double totalArea = 0.0f;
for( int i = 1; i < count; i++ )
totalArea += pdf[i];
totalArea += (pdf[0] + pdf[count]) * 0.5;
totalArea *= overN;
double nf = 1.0 / totalArea;
// 각 구간에 대한 cdf를 계산한다.
double prevArea = 0.0;
for( int i = 0; i < count; i++ )
{
var curve = new CurveSegment(i * overN, pdf[i] * nf, (i + 1) * overN, pdf[i + 1] * nf, prevArea);
if( curve.a == 0 && curve.b == 0 )
{
// 확률이 0인 구간은 샘플링 되지 않도록 한다.
continue;
}
mCdf.Add(curve);
prevArea = curve.totalArea;
}
mCdf[mCdf.Count - 1].totalArea = 1.0f;
}
private void Init(double[] pdf)
{
int count = pdf.Length - 1;
mCdf = new List<CurveSegment>(count);
double dx = 1.0 / count;
// 확률 총합이 1이 되도록 normalizing factor를 계산한다.
double totalArea = 0.0f;
for( int i = 1; i < count; i++ )
totalArea += pdf[i];
totalArea += (pdf[0] + pdf[count]) * 0.5;
totalArea *= dx;
double nf = 1.0 / totalArea;
NormalizationFactor = nf;
// 각 구간에 대한 cdf를 계산한다.
double prevArea = 0.0;
for( int i = 0; i < count; i++ )
{
var curve = new CurveSegment(i * dx, pdf[i] * nf, (i + 1) * dx, pdf[i + 1] * nf, prevArea);
if( curve.a == 0 && curve.b == 0 )
{
// 확률이 0인 구간은 샘플링 되지 않도록 한다.
continue;
}
mCdf.Add(curve);
prevArea = curve.accumArea;
}
mCdf[mCdf.Count - 1].accumArea = 1.0f;
Mean = CalculateMean(pdf);
}
