Advertisement

Matlab通过拉丁超立方抽样（LHS）方法进行程序开发。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
拉丁超立方抽样是一种高效的采样技术。其代码定义为%code of Latin Hypercube Sampling%%call S=lhs(m,dist,mu,sigma,lowb,upb)%%Input argument%m: 一个标量，表示样本点的数量；dist: 一行，包含基本随机变量的分布类型标志；该值的可能取值为1（对于均匀分布），2（对于正态分布），3（对于...）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 拉丁超立方抽样工具箱_拉丁超立方_
    优质
    拉丁超立方抽样工具箱是一款高效的统计分析软件插件，采用拉丁超立方技术优化样本选择，广泛应用于风险评估与模拟等领域。 基于MATLAB软件的拉丁超立方抽样工具箱已经亲测有效。
     
  • 超拉丁立方抽样示例程序
    优质
    本程序提供超拉丁立方抽样的具体实现方法和应用案例，适用于统计分析与模拟实验中的样本选取，确保样本分布均匀。 超拉丁立方采样的MATLAB示例程序展示了相较于蒙特卡洛抽样方法更高的效率和更快的速度，并且能够分析样本之间的相关性。
     
  • 拉丁超立方体抽样
    优质
    拉丁超立方体抽样是一种统计学方法，通过有序且等间距的选择样本点来减少随机采样的方差，广泛应用于风险分析和不确定性量化中。 从蒙特卡罗误差估计来看，大多数统计量的估计值收敛性与样本数量相关。特别地，在均值估计的情况下我们发现：问题的关键在于能否改善这一过程中的某些方面。值得注意的是，蒙特卡罗方法的一个主要优点就是它的收敛速度依赖于独立随机参数的数量。接下来我们将介绍一种完全不同的抽样方式——拉丁超立方抽样（LHS）。在此之前，我们需要先了解分层抽样的相关内容。 对于一维的单个变量输入问题：y=f(x)，其中x是一个随机变量，可以使用以下步骤进行分层抽样： 1. 定义参与计算机运行的样本数量N； 2. 将x按照等概率原则划分为若干区间——“bin”； 3. 每次抽取一个样本时，该样本落入哪个区间的决定依据是对应区间的概率密度函数。
     
  • 拉丁超立方采样-MATLAB开发
    优质
    本项目为MATLAB环境下实现拉丁超立方抽样技术，适用于不确定性分析、风险评估等领域，有助于提高模拟效率和样本代表性。 这是一个实用程序，用于从多元正态分布、均匀分布和经验分布中进行拉丁超立方体采样，并且可以指定变量之间的相关性。
     
  • MATLAB拉丁超立方抽样LHS.m代码
    优质
    本代码实现利用MATLAB进行拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS），适用于统计分析和模拟实验中高效样本生成。 拉丁超立方抽样% Latin Hypercube Sampling的代码实现%% 调用 S=lhs(m,dist,mu,sigma,lowb,upb) %% 输入参数%m：一个标量，表示样本点的数量%dist：一行标志符，用于标识基本随机变量的概率分布类型；标志值可以为1（表示均匀分布），2（表示正态分布），3（...）
     
  • MATLAB中的拉丁超立方体抽样
    优质
    MATLAB中的拉丁超立方体抽样是一种高效概率采样技术，广泛应用于统计分析与模拟实验中，确保样本在参数空间内均匀分布。 拉丁超立方体抽样MATLAB代码可以在contents.m文件里找到相关说明。
     
  • 3.拉丁超立方抽样.zip
    优质
    本资料探讨了拉丁超立方抽样技术，详细解释其原理、优势及应用领域，适用于统计学和风险分析中的高效样本选取。 拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种在多维空间内高效、随机且均匀分布的抽样方法，广泛应用于统计模拟、敏感性分析、实验设计及模型参数估计等领域。它能够有效减少计算机模拟或试验次数的同时保持样本多样性。 ltqnorm.m 文件可能是实现拉丁超立方采样的一个函数，“ltqnorm”可能意指“拉丁超立方与正态分布”的结合。此函数或许将正态分布的随机变量和拉丁超立方技术相融合，以生成符合特定分布的样本集。 mchol.m 的文件名暗示它可能涉及Cholesky分解这一矩阵运算中的重要环节，用于求解线性方程组或在某些随机数生成算法中。在进行拉丁超立方采样时，Cholesky分解可用于产生多维正态分布的样本点。 lhs_iman_n.m 和 lhs_iman.m 可能是基于Iman-Davenport旋转改进策略的拉丁超立方采样的实现版本，该方法旨在优化原始LHS技术中的均匀性和分散性问题。 latin_hs.m 文件可能包含了一个基础版的拉丁超立方算法实现，“hs”或许代表豪斯霍尔德变换（Householder Transformation），这是一种线性转换方式，在构造拉丁超立方样本时有所应用。 lhs_stein.m 可能实现了Steins Method，一种用于评估LHS样本质量和与目标分布近似程度统计方法。 test_sampling.m 和 test_sampling2.m 是测试函数，用来验证和比较不同版本的拉丁超立方采样实现，并确保其性能及准确性。 rank_corr.m 也许被设计来计算样本之间的秩相关性，在评价抽样技术是否有效生成独立样本时十分重要。因为理想的LHS应保证各维度间的相互独立性。 这些文件集合提供了一个全面的工具包，涵盖从基本算法到优化策略以及质量评估方法等各个方面。用户可以通过运行这些脚本在多维空间中生成所需样本，并将其应用于各种科学计算和工程问题之中。
     
  • MATLAB中的拉丁超立方抽样代码
    优质
    本段落介绍了一段用于在MATLAB环境中实现拉丁超立方体抽样的代码。该方法确保了样本在整个分布范围内的均匀覆盖，并常应用于统计分析和模拟实验中，以提高效率与准确性。 拉丁超立方抽样程序可以针对任意维度、任意抽样范围以及设定的样本数量进行操作。