Survey of Markov Chain Monte Carlo Methods in Light Transport Simulation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10386789" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10386789 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=TazkGh0wHd" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=TazkGh0wHd</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TVCG.2018.2880455" target="_blank" >10.1109/TVCG.2018.2880455</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Survey of Markov Chain Monte Carlo Methods in Light Transport Simulation
Popis výsledku v původním jazyce
Two decades have passed since the introduction of Markov chain Monte Carlo (MCMC) into light transport simulation by Veach and Guibas, and numerous follow-up works have been published since then. However, up until now no survey has attempted to cover the majority of these methods. The aim of this paper is therefore to offer a first comprehensive survey of MCMC algorithms for light transport simulation. The methods presented in this paper are categorized by their objectives and properties, while we point out their strengths and weaknesses. We discuss how the methods handle the main issues of MCMC and how they could be combined or improved in the near future. To make the paper suitable for readers unacquainted with MCMC methods, we include an introduction to general MCMC and its demonstration on a simple example.
Název v anglickém jazyce
Survey of Markov Chain Monte Carlo Methods in Light Transport Simulation
Popis výsledku anglicky
Two decades have passed since the introduction of Markov chain Monte Carlo (MCMC) into light transport simulation by Veach and Guibas, and numerous follow-up works have been published since then. However, up until now no survey has attempted to cover the majority of these methods. The aim of this paper is therefore to offer a first comprehensive survey of MCMC algorithms for light transport simulation. The methods presented in this paper are categorized by their objectives and properties, while we point out their strengths and weaknesses. We discuss how the methods handle the main issues of MCMC and how they could be combined or improved in the near future. To make the paper suitable for readers unacquainted with MCMC methods, we include an introduction to general MCMC and its demonstration on a simple example.
Klasifikace
Druh
J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA16-18964S" target="_blank" >GA16-18964S: Adaptivní vzorkování a metody Markov chain Monte Carlo v simulaci transportu světla</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
ISSN
1077-2626
e-ISSN
—
Svazek periodika
2018
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
1-20
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85056348542