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Stochastic Sampling of the Hyperspherical von Mises-Fisher Distribution Without Rejection Methods

Kurz, Gerhard 1; Hanebeck, Uwe D. 1
1 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

We propose a novel sampling algorithm for the von Mises–Fisher distribution on the unit hypersphere. Unlike previous works, we show a solution for an arbitrary number of dimensions without requiring rejection sampling. As a result, the proposed algorithm has a deterministic runtime. The key idea consists in applying the inversion method to a one-dimensional subproblem and analytically calculating the integral occurring in the distribution function. The proposed method is most efficient for odd numbers of dimensions. We compare the algorithm to a state-of-the-art rejection sampling method in simulations.


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/SDF.2015.7347705
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Zitationen: 15
Dimensions
Zitationen: 13
Zugehörige Institution(en) am KIT Deutsch-Französisches Institut für Umweltforschung - Teilinstitut Karlsruhe (DFIU - Teilinstitut Karlsruhe)
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Universität Karlsruhe (TH) – Interfakultative Einrichtungen (Interfakultative Einrichtungen)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2015
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-4673-7175-9
KITopen-ID: 1000051079
Erschienen in Proceedings of the 10th IEEE ISIF Workshop on Sensor Data Fusion: Trends, Solutions, Applications (SDF 2015), 06 - 08 October 2015, Bonn, Germany
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Nachgewiesen in Dimensions
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