Hammersley采样类定义和测试
原理参照书籍
类声明:
#pragma once
#ifndef __HAMMERSLEY_HEADER__
#define __HAMMERSLEY_HEADER__ #include "sampler.h" class Hammersley :public Sampler {
public:
Hammersley();
~Hammersley();
Hammersley(const integer samps);
Hammersley(const integer samps, const integer sets);
Hammersley(const Hammersley& ham);
Hammersley& operator=(const Hammersley& ham);
virtual Sampler* clone() const;
virtual void generate_samples();
private:
ldouble phi(integer j);
}; #endif
类实现:
#include "pch.h"
#include "hammersley.h" Hammersley::Hammersley() :Sampler() {
generate_samples();
} Hammersley::~Hammersley() {} Hammersley::Hammersley(const integer samps) :Sampler(samps) {
generate_samples();
} Hammersley::Hammersley(const integer samps, const integer sets) : Sampler(samps, sets) {
generate_samples();
} Hammersley::Hammersley(const Hammersley& ham) : Sampler(ham) {
generate_samples();
} Hammersley& Hammersley::operator=(const Hammersley& ham) {
if (this == &ham)
return *this;
Sampler::operator=(ham);
return *this;
} Sampler* Hammersley::clone() const {
return new Hammersley(*this);
} void Hammersley::generate_samples() {
for (integer i = 0; i < nsets; i++)
for (integer j = 0; j < nsamples; j++) {
Point2 sp((ldouble)j / nsamples, phi(j));
samples.push_back(sp);
}
} ldouble Hammersley::phi(integer j) {
ldouble x = 0.0, f = 0.5;
while (j) {
x += f * (ldouble)(j % 2);
j /= 2;
f *= 0.5;
}
return x;
}
测试效果图:
Hammersley采样类定义和测试的更多相关文章
- Regular采样类定义和测试
这个算法是均匀采样算法,继承于Sampler类. 类声明: #pragma once #ifndef __REGULAR_HEADER__ #define __REGULAR_HEADER__ #in ...
- Jittered采样类定义和测试
抖动采样算法测试,小图形看不出什么明显区别,还是上代码和测试图吧. 类声明: #pragma once #ifndef __JITTERED_HEADER__ #define __JITTERED_H ...
- PureRandom采样类定义和测试
此是随机采样算法,效果感觉一般般. 类声明: #pragma once #ifndef __PURERANDOM_HEADER__ #define __PURERANDOM_HEADER__ #inc ...
- NRooks采样类定义和测试
类声明: #pragma once #ifndef __NROOKS_HEADER__ #define __NROOKS_HEADER__ #include "sampler.h" ...
- MultiJittered采样类定义和测试
多重抖动在书上说的是水平和竖直方面随机交换. 类声明: #pragma once #ifndef __MULTIJITTERED_HEADER__ #define __MULTIJITTERED_HE ...
- Sampler类定义
此是所有采样的基类,这样定义的好处是,我们可以分别测试每一个采样算法. 类定义: #pragma once #ifndef __SAMPLER_HEADER__ #define __SAMPLER_H ...
- 开涛spring3(12.4) - 零配置 之 12.4 基于Java类定义Bean配置元数据
12.4 基于Java类定义Bean配置元数据 12.4.1 概述 基于Java类定义Bean配置元数据,其实就是通过Java类定义Spring配置元数据,且直接消除XML配置文件. 基于Java ...
- python类定义
在我的收藏中有一篇特别详细的类讲解 此处部分内容引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_59b6af690101bfem.html class myclass: 'this ...
- 20175312 2018-2019-2 《Java程序设计》第6周课下选做——类定义
20175312 2018-2019-2 <Java程序设计>第6周课下选做--类定义 设计思路 1.我觉得Book其实就是一个中转的作用,由测试类Bookself通过Book输入数据,然 ...
随机推荐
- 520,用Python定制你的《本草纲目女孩》
摘要:让我们来用Python定制出心仪的"本草纲目女孩",敲出魔性的代码舞蹈,520,准备好心仪女孩的舞蹈视频,把这份别出心裁的礼物给TA 本文分享自华为云社区<[云驻共创] ...
- 安装Suberversion[SVN]到CentOS(YUM)
运行环境 系统版本:CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 软件版本:Suberversion-1.7.14 硬件要求:无 安装过程 1.安装YUM-EPEL源 Su ...
- python常用标准库(时间模块 time和datetime)
常用的标准库 time时间模块 import time time -- 获取本地时间戳 时间戳又被称之为是Unix时间戳,原本是在Unix系统中的计时工具. 它的含义是从1970年1月1日(UTC/G ...
- NPM Error:gyp: No Xcode or CLT version detected!
问题 最近在macOS Catalina中使用npm安装模块,经常会出现如下错误: > node-gyp rebuild No receipt for 'com.apple.pkg.CLTool ...
- Torch的索引与形变
>>> a = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])>>> atensor([[1., 2.], [3., 4.]])>>> a ...
- web自动化之元素定位篇
一.web自动化元素定位的方式有8种.------腾讯课堂 1.1 id定位: 1.2 class定位: 1.3 classname定位 1.4 tag_name 1.5
- 关于使用koa 跨域问题你可能会遇到
var cors = require('koa2-cors');// 跨域const allowOrigins = ["http://localhost:8080" // 需要跨域 ...
- 粗谈对ajax的理解
ajax:Asynchronous JavaScript and XML异步JavaScript和XML技术Asynchronous:JavaScript:XMLHttpRequestXML:实现数据 ...
- Python-基础知识汇集
1.列表 列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现. 列表的数据项不需要具有相同的类型 创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可 代码理解:列表 ...
- linux中CentOS配置文件编辑错误撤回
未编辑状态下 U键 撤销 DD 快速删除