拉丁超立方体使用MATLAB进行采样。-ITADN社区

拉丁超立方体采样.zip

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《拉丁超立方体采样》提供了一种高效概率抽样的方法，适用于风险分析和不确定性量化，尤其在大型模拟计算中表现出色。拉丁超立方体抽样是一种统计学方法，在MATLAB中实现这种抽样技术可以提高模拟实验的效率和准确性。这种方法通过确保每个区间都被选择一次来减少样本之间的相关性，从而在有限数量的样本下提供更好的覆盖率。对于那些希望使用MATLAB进行拉丁超立方体抽样的人来说，了解如何编写或寻找合适的代码非常重要。虽然这里没有直接分享具体的代码链接或者联系方式，但有许多资源和教程可以帮助学习者理解和实现这一技术。例如，在线论坛、学术论文以及教科书都是很好的参考资料来源。对于需要具体示例的人士而言，可以考虑查阅MATLAB官方文档中关于随机数生成器与统计工具箱的相关章节，那里通常会包含详细的说明和代码片段以供参考。同时也可以探索开源社区中的项目仓库来获取更多灵感和支持。

拉丁超立方采样-MATLAB开发

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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。

拉丁超立方体抽样

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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。

pyDOE-0.3.8_pythondoe_PYDOE_cowboyvol_拉丁超立方采样_

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pyDOE是一款用于Python的实验设计库，提供多种统计试验设计方法，如拉丁超立方采样等。版本0.3.8更新了多项功能与修复了已知问题。 pydoe包是Python中的一个工具包，用于实验设计采样，并包含了拉丁超立方等方法。

MATLAB中的拉丁超立方体抽样

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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。

拉丁超立方抽样工具箱_拉丁超立方_

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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。

lhsdesigncon：含约束条件的拉丁超立方体采样-MATLAB实现

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lhsdesigncon是MATLAB中用于执行含约束条件的拉丁超立方体抽样的函数。此方法提供了一种高效生成试验设计点集的方式，确保了样本在定义空间内的均匀分布同时满足给定约束条件，广泛应用于优化问题、仿真分析及统计建模等领域。生成具有边界和线性约束以及可选指数分布的 NxP 拉丁超立方体样本可以通过以下方式实现：X = LHSDESIGNCON(N, P, LB, UB) 用于创建拉丁超立方体样本 X，其中包含每个 P 变量的 N 个值。对于每一列，如果 ISEXP 设置为 FALSE，则从 N 个间隔中随机选取一个值，并且这些间隔具有相同的宽度 (UB-LB)/N，在 LB 和 UB 范围内分布；而当 ISEXP 设定为 TRUE 的情况下，每个区间的对数宽度相等。此外，X = LHSDESIGNCON(..., A,b) 可用于生成符合线性不等式约束A*x ≤ b的拉丁超立方体样本。通过使用 X=LHSDESIGNCON（...，PARAM1，val1，PARAM2，val2，...）的形式可以指定参数名称/值对来控制样品的生成。有关有效的参数，请参考 LHSDESIGN 的相关文档。

拉丁超立方体抽样及其原理详解（MATLAB）

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本文章深入解析了拉丁超立方体抽样的理论基础和实现方法，并通过实例在MATLAB中进行具体操作展示。拉丁超立方体抽样是一种统计学方法，在计算机模拟和不确定性分析中有广泛应用。这种方法通过将每个变量的可能取值范围划分为若干个相等区间，并从每一个区间中随机抽取一个样本点，确保了所选样本在所有维度上的分布均匀性。与传统的蒙特卡洛方法相比，拉丁超立方体抽样能够以更少的模拟次数达到更高的精度。这是因为该技术保证了每个变量值在整个取值范围内都有代表性，避免了一些重要区域被忽视的情况发生。此外，在处理高维问题时，这种方法能更加有效地探索整个输入空间。由于其在提高样本代表性和减少计算成本方面的优势，拉丁超立方体抽样成为许多领域研究和应用中的优选方案之一。

MATLAB拉丁超立方抽样LHS.m代码

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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（...）

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拉丁超立方体使用MATLAB进行采样。

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