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Wolfram 语言与系统参考资料中心

DiggleGatesPointProcess

DiggleGatesPointProcess

DiggleGatesPointProcess[μ,ρ,d]

表示一个 Diggle–Gates 点过程，其固定强度为 μ 且交互半径为中的 ρ.

更多信息

DiggleGatesPointProcess 模拟点布局，其中的点在相互距离半径 ρ 的范围内有一个软核递减互斥配对作用，否则均匀分布.
Diggle–Gates 点过程可定义为关于其强度 μ 和配对势能或配对作用的 GibbsPointProcess，皆可通过 ρ 按照下列方式参数化：
配对势能

$h(r)= sin^2(pi r/(2 rho)) r<rho; 1 TemplateBox[{True, paclet:ref/True}, RefLink, BaseStyle -> {2ColumnTableMod}];$ 配对作用
在区域 reg 中，Diggle–Gates 点过程 DiggleGatesPointProcess[μ,ρ,d] 中的点布局的关于 PoissonPointProcess[1,d] 的密度函数与 $mu^n product_(i!=j)h(TemplateBox[{{{p, _, i}, -, {p, _, j}}}, Norm])$ 成比例.
将点添加到点布局的 Papangelou 条件密度为 $mu product_ih(TemplateBox[{{{p, _, i}, -, q}}, Norm])$ .
DiggleGatesPointProcess 允许 μ 和 ρ 为任意正数，且 d 为任意正整数.
DiggleGatesPointProcess 是 GibbsPointProcess 的特殊情况.
当时，DiggleGatesPointProcess 简化为 PoissonPointProcess.
RandomPointConfiguration 中，StraussPointProcess 的可能 Method 设置为：
"MCMC" 马尔科夫链蒙特卡洛方法初始和消亡

"Exact" 从过去耦合
EstimatedPointProcess 中，DiggleGatesPointProcess 可能的 PointProcessEstimator 设置为：
Automatic 自动选择参数估计量

"MaximumPseudoLikelihood" 最大化伪似然度
DiggleGatesPointProcess 可与诸如 RipleyK 和 RandomPointConfiguration 这样的函数一起使用.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

Diggle–Gates 点过程的抽样：

在样本中可视化点：

在地球表面定义的 Diggle–Gates 点过程的样本：

可视化点：

范围 (2)

生成两个 Diggle–Gates 点过程的实现过程：

估算参数：

生成两个在地球表面的 Diggle–Gates 点过程的实现过程：

可视化点布局：

估算参数：

选项 (3)

Method (3)

使用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法：

指定对取样器的递归调用的数量：

指定行程长度：

提供模拟的初始状态：

使用精确方法进行抽样：

可视化样本中的点：

可能存在的问题 (1)

默认情况下，模拟会在点的数量收敛到一个稳定状态之前或达到默认迭代次数之前持续运行：

提高对抽样器递归调用的数量：

指定更长的行程长度：

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