Simulate(bound , desired , depth ,

Simulate(bound , desired , depth , accum , nodes )
1. nodes ′ = SimExpand(depth , nodes )
2. accum ′ = add (accum , nodes − nodes ′ )
3. bound ′ = find bound (accum ′ , bound , desired )
4. if weight left of (bound ′ , nodes − nodes ′ ) > ǫ
5. depth ′ = depth + 1
6. Simulate(bound ′ , desired , depth ′ , accum ′ , nodes ′ )
7. else return accum ′

SimExpand(depth , nodes )
8. nodes ′ = new 2d histogram array
9. for each t and d with weight (nodes [t, d]) > 0 do
10. fs = nodes [t, d]
11. SimGen(depth , t, d, fs , nodes ′ )
12. return nodes ′

SimGen(depth , t, d, fs , nodes ′ )
13. for each type t′ and ∆d
14. ∆fs = delta f model [t′ , ∆d, d, t]
15. if weight (∆fs ) > 0 then
16. d′ = d + ∆d
17. fs ′ = convolve (fs , ∆fs )
18. nodes ′ [t′ , d′ ] = add (nodes ′ [t′ , d′ ], fs ′ )
19. done


Fig. 3. Pseudo code for the simulation procedure used to estimate the f distribution.


of nodes, the current depth, a histogram that contains the accumulated distri- bution of f values so far and a 2-dimensional array of histograms that stores the conditional distribution of f values among the nodes at the current depth. Simulate begins by simulating the expansion of the nodes at the current depth (line 1). The result of this is the conditional distribution of f values for the nodes generated as offspring at the next depth. These f values are accumulated into a histogram of all f values seen by the simulation thus far (line 2). An upper bound is determined (line 3), and if more than ǫ new nodes are expected to be in the next depth then the simulation continues recursively (lines 4–6), otherwise the accumulation of all f values is returned as the final result.

The Sim-Expand function is used to build the conditional distribution of the f values for the offspring of the nodes at the current simulation depth. For each node type t and distance estimate d for which there exist nodes at the current depth, the Sim-Gen function is called to estimate the conditional f distribution of their offspring (lines 9–11). Sim-Gen uses the ∆f distribution (line 14) to compute the number of nodes with each f value generated from parents with the specified combination of type and distance-estimate. Because this distribution is over ∆f , t and ∆d, we have all of the information that is needed to construct the conditional f distribution for the offspring (lines 16–18).

Kết quả (Việt) 1:

Mô phỏng (ràng buộc, mong muốn, sâu, accum, nút)1. nút ′ = SimExpand (độ sâu, nút)2. accum ′ = thêm (accum, nút − nút ′)3. bị ràng buộc ′ = tìm ràng buộc (accum ′, bị ràng buộc, mong muốn)4. nếu trọng lượng còn lại của (ràng buộc ′, nút − nút ′) > ǫ5. sâu ′ = sâu + 16. Simulate(bound ′, desired, depth ′, accum ′, nodes ′)7. khác trở về accum ′SimExpand (độ sâu, nút)8. nút ′ = mới 2d biểu đồ array9. đối với mỗi t và d với trọng lượng (nút [t, d]) > 0 làm10. fs = nút [t, d]11. SimGen(depth, t, d, fs, nodes ′)12. quay trở lại nút ′SimGen (độ sâu, t, d, fs, nút ′)13. cho từng loại bộ t′ và ∆d14. ∆fs = delta mô hình f [bộ t′, ∆d, d, t]15. nếu trọng lượng (∆fs) > 0 sau đó16. d′ = d + ∆d17. fs ′ = convolve (fs, ∆fs)18. nút ′ [bộ t′, d′] = thêm (nút ′ [bộ t′, d′], fs ′)19. thực hiệnHình 3. Giả mã cho các thủ tục mô phỏng được sử dụng để ước tính f phân phối.nút, độ sâu hiện tại, một biểu đồ chứa tích lũy bution distri của f giá trị cho đến nay và một mảng 2 chiều của histograms mà các cửa hàng phân phối có điều kiện của f giá trị giữa các nút ở độ sâu hiện tại. Mô phỏng bắt đầu bằng cách mô phỏng sự mở rộng của các nút ở độ sâu hiện tại (đường 1). Kết quả của điều này là sự phân bố có điều kiện của f giá trị cho các nút được tạo ra như con cái ở độ sâu tiếp theo. Các giá trị f được tích lũy vào một biểu đồ của tất cả f giá trị nhìn thấy bằng cách mô phỏng vậy, đến nay (đường 2). Một ràng buộc là xác định (dòng 3), và nếu nhiều hơn ǫ mới nút được dự kiến sẽ là sâu tiếp theo sau đó mô phỏng tiếp tục đệ quy (dòng 4-6), nếu không tích lũy tất cả f giá trị trở lại như là kết quả cuối cùng.Chức năng Sim mở rộng được sử dụng để xây dựng sự phân bố có điều kiện của các giá trị f cho con cái của các nút ở độ sâu mô phỏng hiện tại. Cho mỗi nút loại t và khoảng cách ước tính d mà có nút ở độ sâu hiện tại, các chức năng Sim-Gen được gọi là để ước tính sự phân bố có điều kiện f của con cái của họ (dòng 9-11). SIM-Gen sử dụng phân phối ∆f (dòng 14) để tính toán số lượng các nodes với mỗi giá trị f được tạo ra từ cha mẹ với sự kết hợp cụ thể của loại và dân số ước tính khoảng cách. Bởi vì phân phối này là hơn ∆f, t và ∆d, chúng tôi có tất cả thông tin cần thiết để xây dựng sự phân bố có điều kiện f cho con cái (dòng 16-18).

Kết quả (Việt) 2:

Mô phỏng (ràng buộc, mong muốn, độ sâu, accum, nút)
1. nút '= SimExpand (độ sâu, các nút)
2. accum '= thêm (accum, các nút - nút')
3. ràng buộc '= tìm thấy bị ràng buộc (accum', bị ràng buộc, mong muốn)
4. nếu trọng lượng trái (ràng buộc ", các nút - nút ')> ǫ
5. sâu '= chiều sâu + 1
6. Simulate (ràng buộc, mong muốn, độ sâu, accum', nút ')
7. khác trở accum 'SimExpand (độ sâu, các nút) 8. nút '= new histogram 2ngày mảng 9. cho mỗi t và d với trọng lượng (nút [t, d])> 0 làm 10. fs = nút [t, d] 11. SimGen (độ sâu, t, d, fs, các nút ') 12. trở về 'nút SimGen (độ sâu, t, d, fs, các nút') 13. cho từng loại t 'và Δd 14. Δfs = delta f mô hình [t ', Δd, d, t] 15. nếu trọng lượng (Δfs)> 0 thì 16. d '= d + Δd 17. fs '= dây leo (fs, Δfs) 18. nút '[t', d '] = thêm (nút' [t ', d'], fs ') 19. done hình. 3. Pseudo mã cho các thủ tục mô phỏng được sử dụng để ước tính sự phân bố e. Các nút, độ sâu hiện nay, một biểu đồ có chứa các phân phối tích lũy của các giá trị f cho đến nay và một mảng 2 chiều của biểu đồ mà các cửa hàng phân phối có điều kiện của giá trị f giữa các nút ở độ sâu hiện nay. Mô phỏng bắt đầu bằng cách mô phỏng sự mở rộng của các nút ở độ sâu hiện tại (dòng 1). Kết quả của việc này là sự phối có điều kiện của các giá trị f cho các nút tạo ra như con ở độ sâu tới. Những giá trị f được tích lũy thành một biểu đồ của tất cả các giá trị f nhìn thấy bởi các mô phỏng cho đến nay (dòng 2). Một trên ràng buộc được xác định (dòng 3), và nếu có nhiều hơn các nút mới ǫ dự kiến sẽ được ở độ sâu tiếp theo sau đó mô phỏng tiếp tục đệ quy (đường 4-6), nếu không sự tích tụ của tất cả các giá trị f được trả về là kết quả cuối cùng . Các Sim-Mở rộng chức năng được sử dụng để xây dựng các phân phối có điều kiện của các giá trị f cho con cái của các nút ở độ sâu mô phỏng hiện hành. Đối với mỗi loại nút t và khoảng cách ước tính d mà có tồn tại các nút ở độ sâu hiện nay, chức năng Sim-Gen được gọi là để ước tính f phối có điều kiện của con cái (dòng 9-11). Sim-Gen sử dụng phân phối Δf (dòng 14) để tính toán số lượng các nút với mỗi giá trị f tạo ra từ cha mẹ với sự kết hợp của các loại quy định và khoảng cách ước lượng. Bởi vì phân phối này là hơn Δf, t và Δd, chúng tôi có tất cả các thông tin cần thiết để xây dựng các e phân phối có điều kiện cho con cái (dòng 16-18).