一种迭代拒绝采样方法

在本笔记中，我们考虑了拒绝采样方法的一种迭代推广。在高能物理中，这种采样经常用于事件生成，即准备根据散射过程的矩阵元平方$|M|^2$分布的相空间点。在许多实际情况下，$|M|^2$是一个复杂的多维函数，因此，即使应用了像VEGAS这样的误差减小技术，标准的冯·诺依曼过程的效率也相当低。结果，许多$|M|^2$的计算被“浪费”了。所考虑的该过程的迭代修改可以提取更多的“未加权”事件，即根据$|M|^2$分布的事件。通过几个简单例子，我们展示了该技术的实际优势，并在不额外计算$|M|^2$的情况下，获得了比标准冯·诺依曼方法更多的事件。