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, c
若需对拉丁超立方采样进行面向对象设计,可以考虑如下类图。 LatinHypercube+int n+int dimensions+float[][] samples+LatinHypercube(int n, int dimensions)+float[][] sample() 结尾 通过以上步骤,我们成功实现了拉丁超立方采样。在实际应用中,LHS可以应用于计算机模拟、优化问题和不确定性分析中,为有效的数值分析...
拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种有效的随机采样方法,特别适用于高维度问题。与常规随机采样不同,LHS可以确保在每个维度上样本的均匀分布,从而降低了样本在整个参数空间中聚集的可能性。这种采样方法广泛应用于不确定性分析、计算模型和优化问题中。 拉丁超立方采样的原理 拉丁超立方采样的基本思路是...
拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种统计方法,用于从多维分布中生成样本,确保样本在每个维度上均匀分布。这种方法特别适用于需要全面覆盖设计空间的实验设计或模拟中。 下面我将分点回答你的问题,并提供Python实现代码: 1. 理解拉丁超立方采样的基本原理 拉丁超立方采样的基本原理是将每个维度等分为N...
逆变换方法(The Inverse Transform Method)采样 拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样(LHS)是一种从多维分布中生成参数值的近随机样本的统计方法。抽样方法常用于构建计算机实验或进行蒙特卡罗积分。在统计抽样的上下文中,当(且仅当)每行和每列只有一个样本时,包含样本位置的方格为拉丁方格。拉丁超立方体是将这个概念推广到...
马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法只是一类使用马尔可夫链从特定概率分布(蒙特卡罗部分)中采样的算法。他们通过创建一个马尔可夫链来工作,其中限制分布(或平稳分布)只是我们想要采样的分布。 这是一张可能有助于描述该过程的图片. 想象一下,我们正在尝试制作一个 MCMC 来尝试使用 PDF f(x)对任意一维分布进行采样。
# 从拒绝采样算法生成样本 sdampales = [rejeasdctioan_samplaing for x in range(10000)] # 绘制直方图与目标 PDF df['Target'].plot 总的来说,我们的拒绝采样器非常适合。与理论分布相比,抽取更多样本会改善拟合。 拒绝抽样的很大一部分是它很容易实现(在 Python 中只需几行代码),但有一个主要缺点:它很...
下面是一个例子图，比较蒙特卡罗和拉丁超立方体采样与多维均匀性(LHS-MDU)在二维零相关。
马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法只是一类使用马尔可夫链从特定概率分布(蒙特卡罗部分)中采样的算法。他们通过创建一个马尔可夫链来工作,其中限制分布(或平稳分布)只是我们想要采样的分布。 这是一张可能有助于描述该过程的图片. 想象一下,我们正在尝试制作一个 MCMC 来尝试使用 PDF f(x)对任意一维分布进行采样。
拉丁超立方采样是一种多维随机采样方法,用于在高维空间中均匀分布样本点。它的基本思想是将每个变量的取值范围划分为若干个小区间,然后在每个区间中随机选择一个样本点,使得所有的样本点在高维空间中尽可能均匀地分布。 LHS的基本步骤 将每个变量的取值范围划分为n个小区间(通常是均匀的)。