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蒙特卡罗抽样 vs 拉丁超立方体抽样
蒙特卡罗抽样 vs 拉丁超立方体抽样
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蒙特卡罗抽样vs拉丁超立方体抽样 区别和原理
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e702633d_抽样_拉丁超立方_蒙特卡洛抽样_lhs拉丁超立方_LHS
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拉丁超立方抽样（英语：Latin hypercube sampling，缩写LHS）是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法，属于分层抽样技术，常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等。
拉丁超立方体抽样,拉丁超立方体抽样原理讲解,matlab
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拉丁超立方体抽样
20超拉丁立方抽样matlab-latin-sampling
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20超拉丁立方抽样matlab-latin-sampling
拉丁超立方抽样
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从蒙特卡罗误差估计中，我们可以看到，大多数统计量的估计值的敛散性都与 有关。特别的，对于均值的估计量，我们发现： 而问题在于 是否能被改善。值得注意的是蒙特卡罗方法的一个主要优点就是他的敛散性依赖于独立的随机参数个数，而接下来我们将要看到的是一种完全不同的抽样方式：拉丁超立方抽样（LHS）。但首先，我们要先了解一下分层抽样的相关内容。分层抽样我们考虑一维的单个变量输入问题：y=f(x)，x是
拉丁超立方抽样案列
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拉丁超立方抽样案列
拉丁超立方抽样 matlab代码
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拉丁超立方的抽样程序，任意维度，任意抽样范围，及抽样个数设置
拉丁超立方体抽样（LHS）研究附Matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
20超拉丁立方抽样matlab-latin-sampling.zip
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拉丁超立方抽样LHS方法python.zip_LHS抽样_lhs python_python LHS抽样_sight62s_抽样
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采用 Latin hypercube sampling (LHS) 抽样的python算法
matlab 拉丁超立方抽样LHS.m
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拉丁超立方抽样 %code of Latin Hypercube Sampling% %call S=lhs(m,dist,mu,sigma,lowb,upb) % %Input argument %m: a scalar,the number of sample points %dist: A row with distribution type flags of basic random va
拉丁超立方体抽样matlab
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拉丁超立方体抽样matlab代码，contents.m里有说明。
拉丁超立方体抽样.zip
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拉丁超立方体抽样MATLAB_Code
拉丁超立方体抽样,拉丁超立方体抽样原理讲解,matlab源码.zip
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超拉丁立方采样示例程序
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超拉丁立方采样的MATLAB示例程序。改抽样方法相较于蒙特卡洛抽样方法具有更高的效率，更快的速度，并且能够分析样本之间的相关性。
拉丁超立方抽样入门~~~~~
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拉丁超立方分布的简要介绍 分层抽样方法的介绍 与蒙特卡洛方法的对比
拉丁超立方MATLAB程序
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optimal_latin_hypercubes:这个项目是关于在python函数中实现Park（1994）的最佳拉丁超立方体采样算法
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最佳拉丁超立方体 这个项目是关于在python函数中实现Park（1994）的最佳拉丁超立方体采样算法。 该代码的文档位于src / documentation中。 要运行代码，请在外壳中使用pytask-结果将位于bld文件夹中。 该项目的核心是位于src / model_code中的latin_hypercubes.py。 它包含遵循Park（1994）算法生成最佳拉丁超立方体的功能。 在
拉丁超立方试验设计
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此代码为拉丁超立方试验设计的function函数，根据需要自己加入相关数据，可得到拉丁超立方试验。
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拉丁超立方采样：拉丁超立方采样-matlab开发
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这是从多元正态分布、均匀分布和经验分布中实现拉丁超立方体采样的采样实用程序。 可以指定变量之间的相关性。
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python实现蒙特卡洛算法
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zengbing
2014-01-08
还行，值得参考
aimake1987
2020-05-16
还不错啊，当时帮了大忙
pwrc00
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