Rearrangement Algorithm Visualizer

各列を周辺分布の標本とみなし、列内の並べ替えだけで結合分布を変えます。そのため、各周辺分布は保存されたまま、目的関数 E[ψ(X)] = E[f(X1 + ... + Xd)] が小さくなるようにヒューリスティックに rearrange します。

行 = 同時実現シナリオ、列 = 周辺分布。列の値の multiset は不変です。

X: n 行 d 列

生成 n

4 100

生成 d

2 10

seed

生成する周辺分布

f（ψ(x₁,...,x_d)=f(Σxᵢ)）

exponential の θ

custom f(s) 式

最大 sweep 数

1 100

列順をランダム化

copula entropy 用の rank bin 数

各列をrank binに変換し、周辺を固定したcopula側の経験エントロピーを近似します。少ない行数では2〜4を推奨。

2 10

メッセージ

サマリー

Step

0 100

再生間隔秒/step

0.1 3

現在の状態

現在の X

周辺分布チェック

X のヒートマップ

目的関数の推移

rank-binned copula entropy の推移

行和の分布

履歴

Acknowledgments

以下文献を参考にしました。