Zufallsrotationen
CircularRealMatrixDistribution repräsentiert eine Gleichverteilung der orthogonalen Matrix der Dimension n, auch bekannt als das Haarsche Maß auf der orthogonalen Gruppe  . Die entsprechend dieser Verteilung generierten Matritzen können Drehoperatoren für Vektoren im
. Die entsprechend dieser Verteilung generierten Matritzen können Drehoperatoren für Vektoren im  -dimensionalen Vektorraum sein.
-dimensionalen Vektorraum sein.
Bestimmen Sie eine Verteilung von Zufallsvektoren, die durch Drehung eines fixierten 3D-Vektors (0,0,1) durch eine Zufallsmatrix aus CircularRealMatrixDistribution der dritten Dimension ermittelt werden.

\[ScriptCapitalD] = 
  MatrixPropertyDistribution[r.{0, 0, 1}, 
   r \[Distributed] CircularRealMatrixDistribution[3]];Verwenden Sie die Verteilung, um eine Stichprobe von Punkten auf der Oberfläche der Einheitskugel zu nehmen.

points = RandomVariate[\[ScriptCapitalD], 10^3];Überprüfen Sie, ob alle Punkte zur Einheitskugel gehören.

AllTrue[points, RegionMember[Sphere[3]]]
Plotten Sie die Punkte mit dem ursprünglichen Vektor.

Das Element des Flächeninhalts der Kugeloberfläche in Zylinderkoordinaten ist gegeben durch  .
.

{x, y, z} = Transpose[points];
\[Phi] = ArcTan[y/x];Überprüfen Sie, ob die Randverteilungen  und
 und  gleichverteilt sind.
 gleichverteilt sind.

Histogram[#, 20, PDF] & /@ {\[Phi], z}
Überprüfen Sie, ob die Punkte auf der Kugeloberfläche gleichverteilt sind, indem Sie ermitteln, ob es sich bei der multivariaten Verteilung von  und
 und  um eine Gleichverteilung handelt.
 um eine Gleichverteilung handelt.

Testen Sie die Hypothese, dass die multivariate Verteilung von  und
 und  die gleichen Randverteilungen hat.
 die gleichen Randverteilungen hat.

DistributionFitTest[Transpose[{\[Phi], z}], 
 UniformDistribution[{{-Pi/2, Pi/2}, {-1, 1}}], "TestConclusion"]


















 
  
  
  
  
  
  
 