新しい分割法によるスター不一致の改善

この論文は、ジッタリングサンプリングなどの既存の方法と比較して、より低い期待スター不一致を持つ点集合を生成する新しい空間分割法を紹介しています。これは、低いスター不一致がより良い均一性を意味し、数値積分や準モンテカルロ法などのアプリケーションでパフォーマンスが向上する可能性があるため重要です。この論文はまた、期待スター不一致の改善された上限を提供します。

• •新しいクラスの凸等体積分割モデルを紹介。
• •新しい分割法が、ジッタリングサンプリングよりも低い期待スター不一致をもたらすことを実証。
• •期待スター不一致の改善された上限を提供。
• •スター不一致に関する強力な分割原理に関する未解決の問題を解決。