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 * Entropy 2019, 21, 1161. https://doi.org/10.3390/e21121161
-Mostra como Curva-Z e Hilbert podem ser utilizadas para amostragem estatística termodinâmica (portanto em IA também e com menor exigência), com "Twin Gaussian Shells" e "Thermodynamic Integration". Exige grande dimensionalidade (10, 30 e 100 dimensões testadas).
+Boa referência para a descrição formal dos algoritmos Z-Curve e Hilbert, usando bit strings. Para o caso multidimensional também descreve "Z-Order curve line-to-axes function".
+Do ponto de vista estatístico, apresenta aplicações. Mostra como Curva-Z e Hilbert podem ser utilizadas para amostragem estatística termodinâmica (portanto em IA também e com menor exigência), com "Twin Gaussian Shells" e "Thermodynamic Integration". Exige grande dimensionalidade (10, 30 e 100 dimensões testadas).
 Nota. Apesar do amostrador de Curva-Z se mostrar estatisticamente menos eficiente, isso ocorre por serem muito mais do que 2 dimensões, e por não terem corrigido operadores com alguma análise de vizinhança. O algoritmo Z para número limitado de dimensões e amostras (64 bits onde reside maior performance) pode ser otimizado, e para 2D já seria satisfatório.