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改进版的拉丁超立方体生成器：lhsdesign_modified - MATLAB开发

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简介：
lhsdesign_modified是一款增强型MATLAB工具箱，用于生成改进版的拉丁超立方体样本，特别适用于优化实验设计与不确定性分析。 lhsdesign_modified 是对 Matlab 统计函数 lhsdesign 的一个改进版本。它提供每个 p 变量的 n 个值的拉丁超立方体样本，但与原版不同的是，变量范围可以在用户指定的任意最小和最大数值之间，而 lhsdesign 函数仅在0到1之间的范围内生成数据。这使得 lhsdesign_modified 更适合处理范围不限于0至1的实际问题。

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  • 改进版的拉丁超立方体生成器：lhsdesign_modified - MATLAB开发
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    lhsdesign_modified是一款增强型MATLAB工具箱，用于生成改进版的拉丁超立方体样本，特别适用于优化实验设计与不确定性分析。 lhsdesign_modified 是对 Matlab 统计函数 lhsdesign 的一个改进版本。它提供每个 p 变量的 n 个值的拉丁超立方体样本，但与原版不同的是，变量范围可以在用户指定的任意最小和最大数值之间，而 lhsdesign 函数仅在0到1之间的范围内生成数据。这使得 lhsdesign_modified 更适合处理范围不限于0至1的实际问题。
     
  • MATLAB开发——生成大量分布的拉丁超立方体样本
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB生成符合拉丁超立方体设计的大规模随机样本，适用于统计模拟和不确定性分析。 该函数用于生成大量正态分布的拉丁超立方体示例，在MATLAB开发环境中十分有用。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 拉丁超立方体采样.zip
    优质
    《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。
     
  • 生成正态分布的拉丁超立方体样本 - MATLAB工具箱功能
    优质
    本MATLAB工具箱提供了一种高效的方法来生成符合正态分布特性的拉丁超立方体样本，适用于统计模拟和不确定性分析。 选择K维拉丁超立方体中的N个点。每个坐标维度被离散化为值1到N之间的一个数值，确保选取的任意两个点在任何一维上都不具有相同的坐标值。这是标准拉丁超立方体的要求，并且存在多种解决方案方式。 该算法的独特之处在于它力图选择一种能够使所有点尽可能均匀分布于空间中的方案。这一特性通过将每个解元素映射到正态高斯累积分布函数中实现，从而达到优化的目的。 例如：X = Generate_LHS(n, 100, k, 2, plot_flag, 1, Normal_dist_flag, 1, hist_flag, 1); 参考书籍为《M. Cavazzuti的<优化方法:从理论到设计>》，由Springer-Verlag Berlin Heidelberg在2013年出版。灵感来源于数学工作平台的相关资料分享区。
     
  • 基于拉丁超立方体方法的风光场景生成与削减
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    本研究提出一种运用拉丁超立方体采样技术来优化风光场景随机变量选取的方法，有效提升场景生成效率和代表性，并减少不必要的计算量。 拉丁超立方采样与蒙特卡洛法不同，它改进了采样策略，在较小的样本规模下可以获得较高的精度。这种技术属于分层抽样的一种，并假设风光出力遵循正态分布（normrnd），从而可以大规模生成场景。通过概率距离快速削减法进一步减少了场景数量，实现了高效的数据处理和分析。
     
  • MATLAB中的拉丁超立方程序
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    本程序利用MATLAB实现拉丁超立方采样，适用于不确定性分析与模拟，有效减少样本量同时保持数据代表性。 拉丁超立方试验设计方法可以根据给定参数的范围生成设计矩阵。