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拉丁超立方抽样
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拉丁超立方抽样
应用背景 当使用拉丁超立方体技术从多个变量中抽样时，保持变量间的独立性很重要。为一个变量抽样的值，需要独立于为其它变量抽样的值（当然，除非特意希望相关）。独立性的保持通过为每个变量随机选择抽样的区间来实现。在某次迭代中，变量 #1 从分层 #4 抽样，变量 #2 从分层 #22 抽样，以此类推。这样保证了随机性和独立性，避免了变量之间的无意相关。 作为更加高效的抽样方法，拉丁超立方体在抽样效率和运行时间（由于少的迭代次数）方面带来巨大的好处。这些利益在基于 PC 的模拟环境如 @RISK 中特别明显。 -
样品创建拉丁超立方抽样和空间相关性 Cholesky分解算法
此源码会产生一个平方空间上随机的领域。样品创建拉丁超立方抽样和空间相关性是基于Cholesky分解算法 -
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MATLAB版多维独立变量约束的拉丁超立方抽样系统
本MATLAB项目实现高效的拉丁超立方抽样算法，专为多维独立变量约束场景设计。系统自动对变量概率分布分层处理，在累积概率尺度上实现等间隔分层，确保抽样点在各维度均匀分布且满足独立性要求。
