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Sobol序列生成器的Python实现:sobol_seq

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简介:
Sobol_seq是一款用于生成Sobol序列(一种低差异序列)的Python库。它为需要高质量伪随机数的应用提供了优化采样方案,如金融建模、物理仿真和机器学习等。 ** * THIS PACKAGE IS NO LONGER MAINTAINED ** * Scipy现在实现了Sobol序列生成器的实现,比该功能更完整。 Sobol序列在Python中的实现是一种准随机低差异序列,可用于创建样本分布。 安装: 使用setuptools照常安装。或者可以使用一个体面的包管理器进行安装。 例如: ``` conda install -c sobol_seq ``` 您也可以通过以下命令固定到Github的特定版本: ``` pip install git+https://github.com/naught101/sobol_seq@v0.2.0#egg=sobol_seq ``` 用法: 使用`i4_sobol`生成单个Sobol向量。 例如: ```python import sobol_seq vec, seed = ... ```

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客服
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  • SobolPython:sobol_seq
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    Sobol_seq是一款用于生成Sobol序列(一种低差异序列)的Python库。它为需要高质量伪随机数的应用提供了优化采样方案,如金融建模、物理仿真和机器学习等。 ** * THIS PACKAGE IS NO LONGER MAINTAINED ** * Scipy现在实现了Sobol序列生成器的实现,比该功能更完整。 Sobol序列在Python中的实现是一种准随机低差异序列,可用于创建样本分布。 安装: 使用setuptools照常安装。或者可以使用一个体面的包管理器进行安装。 例如: ``` conda install -c sobol_seq ``` 您也可以通过以下命令固定到Github的特定版本: ``` pip install git+https://github.com/naught101/sobol_seq@v0.2.0#egg=sobol_seq ``` 用法: 使用`i4_sobol`生成单个Sobol向量。 例如: ```python import sobol_seq vec, seed = ... ```
  • Sobol-MATLAB代码:sobol+matlab+代码-Sobol_sequence_generator...
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    这段MATLAB代码提供了一种高效的方法来生成Sobol序列,一种低差异序列,在数值积分和Monte Carlo模拟中非常有用。适合需要高质量随机数的应用场景。 Sobol_sequence_generator是一款使用MATLAB编写的工具,由阿尔伯塔大学的刘思廷开发,用于为硬件Sobol序列生成器生成VHDL文件。目前该工具有一个函数“direction_vector_generation.m”,用于生成方向向量数组,这些数组在Sobol序列生成过程中被用到。后续将推出更多代码。如需使用此工具,请引用我们的工作。感谢您的支持。 参考文献: [1] S. Liu 和 J. Han, “Toward Energy Efficient Stochastic Circuits Using Parallel Sobol Sequences,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 26, no. 7, pp. 1326-1339, July 2018.
  • Sobol随机数
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    Sobol序列是一种低 discrepancy 数列,用于产生高质量的伪随机数。本文探讨了Sobol序列的生成原理及其在蒙特卡洛模拟中的应用价值。 Sobol随机序列是一种低差异序列,具有良好的分布均匀性和较低的计算时间消耗。
  • Verilogm
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    本项目采用Verilog硬件描述语言设计并实现了m序列(最大长度线性移位寄存器序列)生成器。该生成器可用于伪随机信号测试等领域。 使用VERILOG生成了伪随机序列,并已完成仿真。仿真的结果包含在工程文件中。
  • m:使用PN方法长度为31-MATLAB
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    本项目采用MATLAB编程,利用PN序列技术来生成周期为31的m序列。通过线性反馈移位寄存器(LFSR)实现特定多项式下的m序列生成,适用于通信系统中的伪随机信号处理。 该m文件生成了所有长度为31的m序列。为了生成长度为31的m序列,我们使用5次原始多项式。有三个不同的5次原始多项式,因此会产生三个不同长度为31的m序列。
  • 索博尔Sobol.rar
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    本资源为“索博尔Sobol序列.rar”,内含用于随机数生成和实验设计中的低差异序列代码及文档。适合需提高蒙特卡罗模拟精度的研究者使用。 Sobol序列是一种在计算机科学和统计学领域广泛应用的低差异序列。这种序列用于模拟随机过程,在蒙特卡洛方法及多变量问题数值分析中有重要应用。设计上的特点是均匀分布性和高度各向异性,这使得它们能更有效地覆盖输入空间,提高大量计算时的效率。 Sobol序列由苏联数学家Ivan Matveyevich Sobol在1967年提出。这些序列通过一种称为“单射映射”的方法生成高维均匀点集。与传统随机数不同,Sobol序列是伪随机的,但具有更好的统计特性如低二维和四维差异性,在多维度空间中相邻点间的差异较小,避免了聚集现象。 在描述其生成过程时需了解方向向量概念:这些向量定义特定方向且每个维度都关联一组方向向量。具体步骤包括: 1. 初始化:通常从坐标(0,0,...,0)开始。 2. 序列生成:使用当前已知点和预计算好的方向向量来确定新点的坐标。 3. 位移操作:通过异或等运算确保均匀分布性。 4. 反转处理:在某些维度上进行二进制反转以消除对角线聚集现象。 实际应用中,Sobol序列通常由编程语言库函数生成。例如Python中的`scipy.stats.qmc.Sobol`类可以用于此目的;用户只需指定维度和样本数即可自动完成内部计算细节处理。 标签“拟随机序列”表明这些数值通过确定性算法产生,并模仿了真实随机性的统计特性,在金融工程、物理模拟等众多领域发挥重要作用。对于开发者而言,研究源代码有助于深入理解Sobol序列的工作原理并将其应用于实际项目中以实现高效且精确的计算。 总之,Sobol序列是处理多变量问题时重要的数值工具,并因其优秀的统计性质成为蒙特卡洛方法中的优选方案之一;掌握其生成机制和应用方式对提升计算效率及解决问题能力至关重要。
  • m
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    m序列生成器是一种能够产生具有优良随机特性伪噪声码的设备或算法,广泛应用于通信系统中的同步、加密和纠错等领域。 我编写了一个3阶的m序列生成器,使用Verilog语言,并以三位一组的形式输出结果。该代码已经在Quartus平台上编译通过,并且在ModelSim中进行了仿真验证。
  • .pdf
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    《序列生成器》是一份详细介绍如何设计和实现各类序列自动产生的文档,适用于编程爱好者和技术开发人员。 使用74LS161D芯片与74LS151D芯片在Multisim软件上设计一个产生1010 1011序列的电路实验。
  • PythonSobol敏感性分析
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    本简介介绍如何在Python中实现Sobol敏感性分析的方法和步骤,包括必要的库导入、参数设置及结果解析等,帮助研究者评估模型输入变量的重要性。 本段落介绍如何使用Python实现Sobol敏感性分析方法来评估机器学习模型中的不同因素影响大小,并通过实例详细讲解该过程。代码将生成一阶、二阶及总阶的敏感性结果,同时允许用户自定义图的标签和字体大小等设置。 环境要求为:python==3.6.5 和 tensorflow==1.9.0。RF.model是经过训练并保存下来的随机森林模型,用户可以自行替换此文件以适应不同的需求。该代码将展示样本数分别为128、256、512、1024和2048时的敏感性分析结果,并且通常情况下,随着样本数量增加,分析结果会更加准确。 实例包括数据集及详细注释说明的完整Python代码,可以直接运行。对于使用过程中遇到的问题或需要进一步的帮助,请通过联系作者allein_STR并注明“资源”。