 Pesa bandakisa 3 ya échantillonnage ya importance.
1. Ba simulation ya Monte Carlo : Na ba situations oyo ezali pasi pona ko calculer expectation ya variable aléatoire na ndenge ya analyse, ba simulation ya Monte Carlo ekoki kosalelama pona ko estimer yango na nzela ya échantillonnage aléatoire. Kasi, tango ya kosala na ba événements rare to ba distributions très skewed, ekoki kozala très inefficace kosalela échantillonnage aléatoire standard, lokola ekosenga ba échantillons ebele pona kozua estimation ya malamu. Échantillonnage ya importance ekoki kosalelama na ba cas oyo pona kopona distribution ya échantillonnage oyo epesaka probabilité mingi na ba régions ya tina, oyo ekoki kokitisa makasi motango ya ba échantillons oyo esengeli pona kozua estimation ya malamu. 2. Réduction ya variance na graphique informatique : Na graphique informatique, intégration ya Monte Carlo esalelamaka pona ko estimation ya équation ya transport ya lumière pona kosala ba images réalistes. Kasi, variance makasi ya ba estimateurs mosusu ya Monte Carlo ekoki kosala que bilili ezala na makelele, mingi mingi na ba scènes oyo ezali na ba interactions complexes ya éclairage. Échantillonnage ya importance ekoki kosalelama na contexte oyo pona kokitisa variance ya estimateur na échantillonnage ya ba sources ya lumière selon contribution na yango na image final, oyo ekoki kosala que bilili ezala lisse na makelele moke. 3. Inférence bayesienne : Échantillonnage ya importance ekoki kosalelama na inférence bayesienne pona ko estimation ya distribution postérieure ya ba paramètres ya modèle tango fonction ya probabilité ezali pasi pona ko évaluer. Yango esalemaka mingi na ba modèles oyo ezali na ba fonctions ya probabilité complexe to ya haute dimension, esika calcul ya constante ya normalisation ya distribution postérieure ekoki kozala défi. Na kosalelaka échantillonnage ya importance, ezali possible pona distribution ya proposition oyo eko approximar forme ya posterior, oyo e permettre échantillonnage efficace ya ba régions importants ya espace paramètre.