我想创建一个气候模型集合，使用拉丁超立方体方法测试 5 个参数（真实的，均匀分布在两个值之间）。问题是我不确定要复制多少次。做一个 20 个样本的拉丁超立方体，然后再做一个 10 个样本是否可行？我如何确保 30 个样本分布相对均匀？或者有可能做 10 个大小的 LHC 并做多个？IE。做 3 或 4 个大小为 10 的 LHC 样本，确保每个 LHC 独立于其他 LHC？
增加拉丁超立方体研究的样本量？
机器算法验证
采样
重采样
准蒙特卡罗
拉丁方
拉丁超立方体
2022-03-22 02:45:39
1个回答
对于拉丁超立方体样本，您必须决定样本的数量，以便一开始就将您的范围分成 10 个或 20 个 bin。否则，您可能会错过空间的某些部分。个样本）而不试图弄清楚它们对先前收集的样本的依赖性的准蒙特卡洛方法是Halton 序列。参见Niederreiter (1992)中的包容性处理。
事实上，据我从计算物理学文献中回忆（很可能是在Morokoff 和 Caflisch (1995)中），对于长度可达的序列，其中是你的空间的维度，准蒙特卡洛与标准的伪随机数生成器相比，序列没有显示出明显的增益。因此，您可能不必为 LHC 烦恼并为 10 到 20 个样本之间的选择而苦恼——您可以从手头的任何随机数生成器开始，如果您对所达到的精度不满意，可以继续添加新的随机数生成器。
其它你可能感兴趣的问题