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Enregistrement W2983579636 · doi:10.1145/3355089.3356559

Integral formulations of volumetric transmittance

2019· article· en· W2983579636 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniverzita Karlova v PrazeNational Science Foundation
Mots-clésEstimatorTransmittanceMonte Carlo methodControl variatesComputer scienceVariance reductionMathematical optimizationScatteringVariance (accounting)IntuitionAlgorithmStatistical physicsMathematicsHybrid Monte CarloApplied mathematicsOpticsStatisticsMarkov chain Monte CarloPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computing the light attenuation between two given points is an essential yet expensive task in volumetric light transport simulation. Existing unbiased transmittance estimators are all based on "null-scattering" random walks enabled by augmenting the media with fictitious matter. This formulation prevents the use of traditional Monte Carlo estimator variance analysis, thus the efficiency of such methods is understood from a mostly empirical perspective. In this paper, we present several novel integral formulations of volumetric transmittance in which existing estimators arise as direct Monte Carlo estimators. Breaking from physical intuition, we show that the null-scattering concept is not strictly required for unbiased transmittance estimation, but is a form of control variates for effectively reducing variance. Our formulations bring new insight into the problem and the efficiency of existing estimators. They also provide a framework for devising new types of transmittance estimators with distinct and complementary performance tradeoffs, as well as a clear recipe for applying sample stratification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle