拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种统计采样技术,用于生成一组样本点,这些样本点在参数空间中均匀分布,并且满足每个维度只有一个样本点落在该维度的取值范围内。LHS常用于参数优化和模型验证等领域。在Python中,有几种常用的包可以进行拉丁超立方采样,下面介绍两种常用的方法。1. 使用pyDOE2包pyDOE2...
拉丁超立方采样是一种特殊的采样方法，用于改进蒙特卡洛模拟中的随机抽样。它通过将样本空间分层，然后在每层内随机抽样，最后将样本打乱顺序，得到结果。相比于随机抽样，拉丁超立方采样在复杂分布场景下的效率更高，能够更均匀地覆盖样本空间，尤其是在正态分布等复杂分布的情况下。拉丁超立方采样的主要优点...
探索未知的科学殿堂，拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）与蒙特卡洛模拟如同夜空中的璀璨星辰，照亮了处理不确定性问题的迷雾。蒙特卡洛，这个名字本身就蕴含着一种随机的魔力，它通过海量的模拟实验，为我们揭示概率世界的奥秘，哪怕是看似简单的抛硬币游戏，也能借此估算出五次投掷中出现一次正...
forsampleinsamples_lhs: binary_sample=variable_to_binary_array(sample,num_bits) print(binary_sample) 在这个改写后的代码中,latin_hypercube_sampling函数使用了最大最小思想进行优化的拉丁超立方采样,生成了指定数量和维度的采样点。variable_to_binary_array函数将每个变量转换为指定位数的二进制数组。然后,我们...
针对直接Monte Carlo法效率较低的问题,在确定粘弹性有限元的基础上,采用拉丁超立方体抽样(LHS)技术进行随机抽样,以提高计算的收敛速度。 更多例句>> 4) Latin hypercube sampling simulation 拉丁超立方体抽样模拟5) Latin Hypercube Sampling(LHS) 拉丁超立方体抽样(LHS)6...