文章目录前言一、泊松亮斑实验原理简介1、现象2、半波带理论3、公式二、Virtualab仿真1、搭建光路2、探测器窗口大小确定三、结果展示1、改变圆屏半径2、改变探测器位置3、改变波长4、圆孔衍射5、巴比涅原理的一点说明四、关于高斯光束里的模式总结 前言本篇为大创团队的第五篇集体作品，针对物理光学的基础实验–泊松亮斑做出了探索和尝试。一、泊松亮斑实验原理简介1、现象当单色光照射在直径恰当的小圆板
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2024-01-10 21:45:50
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目录Shadow MapCalcLightMVP函数useShadowMap函数Bias函数最终效果PCF两个采样函数PCF函数最终效果PCSSfindBlocker函数PCSS函数最终效果参考 先放上公式： 后面的积分项是我们在作业0中就做好的blinnphong项，我们要求的就是积分项前，等号后的可见项。 最终体现在代码中便是gl_FragColor = vec4(visibility *
1、
泊松重建#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string>
#include <pcl\io\pcd_io.h>
#include <pcl\io\ply_io.h>
#include <pcl\point_types.h>
#include <pcl\kdt
快速泊松碟采样算法实现（Fast Poisson Disc Sampling）前(fei)言(hua)最近在看一些随机地图生成算法，涉及到生成Voronoi图，这需要提前在一个平面内随机生成一堆的点，这些点还要满足随机而且尽量均匀分布在平面上。一般文章都提到采用Lloyd Relaxation算法，不过这个算法比较复杂，消耗也比较大，后来看到这个快速泊松碟采样算法，也是用于生成一堆均匀分布的点的，
泊松分布Poisson Distribution目录泊松分布Poisson Distribution引言ProblemSolutionReference引言泊松分布是一个时间区间内独立事件发生的概率分布。如果λ是每一定时间间隔平均发生的次数,那么在该时间间隔内发生x次的概率计算公式:Problem如果一架桥上，平均每分钟有12辆车通过，求这座桥某分钟内有17辆或更多车辆通过的概率。Solution
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2023-06-09 19:59:55
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前言：这节课讲泊松过程定义，泊松过程中的两个随机变量， number of arrivals given time period, needed time given number of arrivals. 以及泊松过程和伯努利过程的对比。上节课讲了随机过程，随机过程就是随时间发展的随机试验，也可以把随机过程理解成一项实验，这个实验由无限多的步骤组成。 上节课的例子是：伯努利过程 Bernoull
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2024-06-29 06:09:27
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一、简单介绍微分域变形领域最重要的两篇论文分别是：[1] Yu Y , Zhou K , Xu D , et al. Mesh editing with poisson-based gradient field manipulation[J]. ACM Transactions on Graphics, 2004, 23(3):644. [ciation:679] [2] Olga Sorkine
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2024-05-23 15:25:25
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泊松分布定义：如果随机事件A发生的概率是P，进行n次独立试验，恰巧发生了k次，则相应的概率可以用这样一个公式来计算：在实际事例中，当一个事件以固定的平均速率出现时随机且独立地出现时，那么这个时间在单位时间（面积或体积等）内出现的次数或个数近似服从泊松分布。如：某医院平均每小时出生3个婴儿；（单位时间）某公司平均每小时接到3.5个电话；（单位时间）数学性质一：泊松分布是正态分布的一种微观视角，是正态
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2023-11-15 14:54:11
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package pers.robert.lanqiaobeizhenti129;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
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2023-12-15 06:31:55
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有一个12品脱(pint)的酒瓶，里面装满葡萄酒，另有8品脱和5品脱的瓶子各一个。问如何从中分出6品脱的酒出来？传说泊松年轻时成功解决了该问题，勾起了他对数学的兴趣而投身数学研究，因此该问题被称为泊松分酒问题。另外这个问题又被称为分油问题啦，分水问题啦等等。小学的时候在一本《十万个问什么——数学卷》中看到过这个问题，那本书直接给出了一个解答过程，又没说原理，看得我糊里糊涂。一 . 解答
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2023-07-14 00:59:08
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图像融合✔️ 图像融合： 背景：图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 引入：基于泊松方程而引入的泊松融合求解像素最优值的方法，在保留了源图像梯度信息的同时，融合源图像与目标图像。
一、泊松分布
日常生活中，大量事件是有固定频率的。某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？有可能一下子出生6个，也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发
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2023-11-15 14:07:39
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概率论-泊松分布和负指数分布1. 泊松分布（1）引语（2）含义与公式（3）泊松分布图像：(4)期望与方差：2.(负)指数分布(1) 例子(2) 含义与公式(3)图像 参考链接1参考链接21. 泊松分布（1）引语日常生活中，有很多事情是有固定频率的。我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？有可能一下子出生6个，也有可能一个都不
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2024-01-13 20:56:56
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泊松分布Poisson分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布的概率函数为：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)
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2024-04-10 21:39:37
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## Java泊松分布
泊松分布是概率论中重要的离散概率分布之一，描述了在一定时间段或空间范围内，某事件发生的次数的概率分布。在实际应用中，泊松分布常用于描述单位时间或单位空间内事件的发生率，并且具有简单和方便的计算方法。在Java中，我们可以使用Apache Commons Math库来进行泊松分布的计算和模拟。
### 引入依赖
在使用Apache Commons Math库之前，我们需
原创
2023-08-03 14:30:33
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## 实现 Java 泊松分布
### 1. 简介
在开始教你如何实现 Java 泊松分布之前，让我们先来了解一下什么是泊松分布。泊松分布是一种概率分布，描述了一个事件在固定时间间隔内发生的次数概率。它的数学表达式如下：
P(k, λ) = (e^-λ * λ^k) / k!
其中，k 为事件发生的次数，λ 为事件发生的平均次数。
### 2. 实现步骤
下面是实现 Java 泊松分布
原创
2023-11-18 12:35:34
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泊松分布（Poisson distribution）：泊松分布是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。常用的泊松分布例子包括：1. 在某企业中每月发生的事故的次数。2. 单位时间内到达某一服务柜台（服务站、诊所、超市的收银台、电话总机等）需要服务的顾客人数。3. 人寿保险公司每天收到的死亡声明的个数。4. 某种仪器每月出现故障的次数。泊松分布的条件
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2023-08-04 13:27:43
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写这篇文章是看到网上的一篇面试题，有面试官问hashmap有一个loadFactory为什么是0.75 我先解释一下 0.75上下文，当一个hashmap初始数组大小暂时不考虑扩容情况，初始情况下它的值是16，随着hashmap的不断put操作，统计发现桶数组内累加的entry数 除以当下数组长度比如16 大于0.75 那么hashmap就会成倍的扩容数
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2023-10-11 21:12:55
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spss modeler-回归正态分布（高斯分布）： 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。逆高斯分布：二项分布：二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。（抛硬币）在每次试验中只有
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2024-03-14 17:15:27
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文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音Knuth算法首先，回顾泊松分布的函数：其中，是期望值，而则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是, 而观察函数图像，等效于一半指数函数，其中 另一方面，根据之前的关于 “泊松等待” 里介绍的，对于已发生的事件A，在接下来的时间里，随着时间增加，事件发生概率呈指数级下降。即有其中有这个限制条件存在。那么，假设打开快
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2023-10-26 13:58:10
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