于是,拉丁超立方采样来了~ 它是一种基于分层的采样方法。你要抽N个点,他就把原始样本空间(名词疑错)分成N份,在每一层里再随机抽一个样本。这就保证了该方法 抽取的原始样本较为均匀,不会产生很明显的聚集现象(当然因为还要经过一层概率分布的映射才能到最终的样本,可能是分布导致聚集现象的出现,这个就不是LHS...
接上一篇文章【ClassmateMing:拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling, LHS)及蒙特卡洛模拟简介】没说完的来,讲一下拉丁超立方采样LHS怎么用,这玩意是怎么对一个具体的服从某个分布的样本进行采样的。这个文章涉及到的东西更多是概率分布啦、累计概率分布啦等等统计学的基本概念。 1 威布尔分布/韦伯分布(Weibull Dist...
import numpy as np from pyDOE2 import lhs # 定义参数维度和范围 dim = 2 # 维度数 bounds = [(-1, 1)] * dim # 参数范围,这里假设每个维度都在-1到1之间 # 生成拉丁超立方采样点 n_samples = 100 # 采样点数 samples = lhs(dim, samples=n_samples, criterion='center') # 将采样点转换为参...
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...
在实际操作中，拉丁超立方采样通过分层抽样得到原始样本，然后根据CDF反推最终样本。例如，对于一维威布尔分布，步骤如下：1）使用LHS抽样原始样本；2）根据CDF计算反函数，如[公式]，得到最终样本。最后的样本结果验证了LHS的分层和均匀性特点。希望这个实例能帮助读者理解拉丁超立方采样在威布尔分布采样中的...
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具有拉丁 Hipercube 采样和 Cholesky 分解的空间相关生成器:随机场生成。 由 LHS 创建。 相关性基于 Cholesky 分解。-matlab开发 开发技术 - 其它 Su**rl上传2.77 KB文件格式zipmatlab 它在平方空间上生成一个随机场。 样本由拉丁超立方体采样创建,空间相关由基于 Cholesky 分解的算法执行。 里面的例子。
另一方面,采样方法直接影响了基于样本分析方法的效率和鲁棒性。因此,改进采样方法能够直接优化模型使用效果。本文针对传统LHS采样的问题,提出一种改进的采样方法PLHS,该方法样本是分阶段生成的,同时能维持拉丁超立方的性质。 LHS是一种在多维向量空间中的分层抽样技术,其抽取的样本在任一维度上的投影服从均匀分布(具有...
具体采样方法是这样的：首先，理解分布和CDF的概念；其次，采用轮盘赌算法，即根据累计概率分布，确定随机数对应的具体事件。比如，若SSR、SR、R的中奖概率分别为10%、20%、70%，采样过程就是根据这些概率来划分随机数的范围。在Matlab中，对一维威布尔分布的样本进行LHS采样，涉及两步：一、通过LHS抽样...
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...