一、基础1、定义：在一棵有根树上，对于一个结点z，既是x的祖先，也是y的祖先，那么z是x，y的公共祖先，如果z在x，y的所有公共祖先中深度最大的，我们称之为最近公共祖先，记z = LCA(x,y)2、暴力寻找（最坏时间复杂度O(n)）：（1）、从x向上走到根节点，并且标记经过的结点，然后令y向上走到根节点，当第一次遇到已标记的点时，就找到了LCA(x,y)（2）、令x，y中较深的点先向上走到x，y
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2023-12-12 20:22:39
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由于普通的拉丁超立方采样，样本点序列是一个随机的排列，就会出现如下分布状况，虽然采样点满足了空间投影均匀的特性，但它的空间填充效果并不好。 根据参考文献的那篇论文提出的最大最小方法优化普通拉丁超立方采样。论文中阐述了最大最小的方法是，对于每一个样本点，它与之前几个样本点的距离最小值为该样本点的特征距离，而优化的目的是为了使这个特征距离最大，让样本点之间更加离散充满整个空间而不是聚集在一起
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2023-10-05 19:50:32
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在处理复杂的实验设计与参数优化时，最优拉丁超立方采样（Optimal Latin Hypercube Sampling, OLHS）成为一个非常有用的工具。在本文中，我们将深入探讨如何使用 Python 来实现最优拉丁超立方的整体过程，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践、以及生态扩展的各个方面。
> 这里是用户的初始反馈：“在我的项目中，我需要对多个参数进行优化，但是传统的随机
作为阵列信号处理领域的一个分支,麦克风阵列已广泛应用于电视会议、语音增强及识别等方面。声源定位是麦克风阵列进行空间滤波的重要基础,近年来发展迅速。基于阵列的定位算法可以分为超分辨算法和非超分辨算法。超分辨算法可以突破瑞利限,在一定条件下可以实现任意定位精度,具有极大的应用价值。作为超分辨空间谱估计技术的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法是经典的DOA算法
# 最优拉丁超立方采样 Python
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种用于从多维分布中生成样本的统计方法。与简单随机采样不同，拉丁超立方采样确保每个维度都尽可能均匀地覆盖，这对于高维模型的全局敏感性分析、优化和不确定性量化（UQ）等非常重要。本文将介绍如何在Python中实现最优的拉丁超立方采样，并提供相关的代码示例。
## 拉丁超立方采样的基
Description超立方体是立方体在高维空间内的拓展（其在 2 维情况下退化为正方形，1维情况下退化成线段）。在理论计算机科学领域里，超立方体往往可以和 2 进制编码联系到一起。对理论计算机科学颇有研究的 Will 自然也会对超立方体有着自己的思考。 上图就是在 0～4 维空间内超立方体所对应的图形。显然我们可以把超立方体的每个顶点看成一个点，每一条棱看成一条边，这样就会得到一个无向
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2024-09-30 13:01:58
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一. 知识引入LCA即最近公共祖先，即有根树中x,y的公共祖先中深度最大的一个节点。求最近公共祖先的方法：暴力法，向上标记法，树上倍增法，Tarjan算法。【“暴力”法】先 dfs求出对应点的 dep（深度），深度大的向上跳到与深度小的同一深度，比较是否相同，不相同的话，两者一起往上跳。【向上标记法】O(N)从x点向上走到根节点，标记所有经过的节点。从y点向上走到根节点的过程中，第一次遇到的已经标
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2024-04-26 21:03:24
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目录一、定义二、LCA的实现流程1. 预处理2. 计算LCA三、例题例1：P3379 【模板】最近公共祖先（LCA）四、树上差分1. 边差分2. 点差分3. 例题一、定义给定一颗有根树，若节点z既是节点x的祖先，也是节点y的祖先，则称z是x，y的公共祖先。在x，y的祖先中，深度最大的一个节点称为x，y的最近公共祖先(Least Common Ancestors)，记做LCA。如图：LCA(5,7)
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2024-01-31 04:44:52
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# 使用 Python 最优拉丁超立方抽样
## 引言
在许多领域，尤其是实验设计和探测性的研究中，能够有效地选择样本是至关重要的。最优拉丁超立方抽样（Optimal Latin Hypercube Sampling，OLHS）是一种在高维空间中进行样本选择的技术，能够确保样本在整个空间上均匀分布。与随机抽样不同，OLHS 更加系统，能够提高模型的效率和准确性。
本文将介绍什么是最优拉丁超立
文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）LHS方法初始化种群（2）收敛因子的改进（3）非线性惯性权重（4）改进的鲸鱼优化算法流程二、仿真实验测试与分析三、参考文献 一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法为提高WOA算法的寻优性能，对WOA算法的三个方面进行改进，首先利用拉丁超立方体抽样方法初始化种群，增强WOA算法的种群多样性；再将非线性收敛因子取代基
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2023-11-30 21:06:55
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## 在Python中实现最优拉丁超立方采样
拉丁超立方采样（LHS, Latin Hypercube Sampling）是一种有效的随机采样方法，主要用于高维空间中的不确定性分析。本文将介绍如何在Python中实现最优拉丁超立方采样，并通过一个具体的案例来说明其应用。
### 问题背景
假设我们要进行一个工程设计的模拟，需要从多个输入变量中进行抽样。这些输入变量可能包括材料强度、负载情况、
hongzimao/deeprm：Resource Management with Deep Reinforcement Learning (HotNets '16) 虽然不是无线网络的资源分配，但是隐约感觉应该是一个mantecon/Self-organised-Admission-Control-for-Multi-tenant-5G-Networks：In this work, a self
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2023-09-17 16:19:07
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文章目录基础C++深度学习GeluRdropAdamW#triplet loss过拟合和欠拟合模型Transformer 最后更新，2022.10.28基础Hyperopt是一个强大的python库，用于超参数优化 python包tqdm可视化进度python包gensim是NLP工具，包括很多常见模型比如LDA、TFIDF等目标检测包商汤的mmdectetion用lightgbm快速做机器学习
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2024-08-13 11:58:54
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目录1 性质2 原理3 实现 4 结果1 性质当我们要对某个昂贵函数或者一些试验数据建立代理模型时，前期实验设计对于初始采样点的选取尤为重要，如何尽可能用少量点能够得到空间填冲效果好的初始样本点成为研究热点，拉丁超立方采样是一个热门的方法，拉丁超立方抽样是基于空间填充技术的，它满足投影特性，也就是在设计变量空间内的样本点在每一维上的投影都是均匀分布的，也就是在每一维上的投影都满足每个子区
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2023-10-15 23:32:10
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3D打印作为一种常见的增材制造法，以其无与伦比的自由度，绕过了传统复杂和昂贵的成型加工路线，创造出复杂的几何形状。迅速发展的“无模制造”工艺可以从微观尺度控制宏观结构，进而发现材料的多种未知功能。近日，美国凯斯西储大学高分子科学与工程系的RigobertoC. Advincula教授课题组提出了一种新颖的多功能3D打印方案，采用特殊配方的聚二甲基硅氧烷(PDMS)油墨，结合盐浸方法(即添加盐可以作
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2023-11-23 18:40:27
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看了《LDA数学八卦》和July的博客，里面涉及到好多公式推导。。。感觉好复杂，于是记录一些重点简洁的东西，忽略大批量铺垫，直接回答LDA和PLSA是区别： 在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型（频率派）： 按照概率选择一篇文档选定文档后，确定文章的主题分布从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别选定后，确定主题下的词分布从词分布中按照概率选择一个词”
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2024-05-03 21:54:42
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文章目录一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)2、改进哈里斯鹰优化算法(MSHHO)2.1 拉丁超立方抽样2.2 融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制2.2.1 融合莱维飞行的阿基米德螺旋公式2.2.2 自适应权重因子2.3 柯西反向学习混合变异策略2.4 改进算法实现流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)请参考这里。2、改进哈里斯鹰优化算法(MS
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2024-01-11 08:56:00
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# Python 拉丁超立方实现指南
拉丁超立方 (Latin Hypercube Sampling, LHS) 是一种统计方法，广泛应用于不确定性分析和模型验证。本文将指导你如何使用 Python 实现拉丁超立方采样。我们将详细解析实现的每一个步骤，并提供相关代码示例。整个过程可分为五个主要步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备必要的
# 使用Python实现拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling）
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种统计方法，用于从多维分布中高效地获取样本。相较于传统的随机采样，LHS可以确保每个维度的样本在其范围内均匀分布。本文将指导你如何使用Python实现LHS，包括必要的步骤、所需的代码、以及过程中的关键概念。
## 整体流程
【采样算法】拉丁超立方采样简介过程一维拉丁超立方采样多维拉丁超立方采样python编程结论参考 简介LHS（Latin Hypercube Sampling）是一种分层采样方法，相较于蒙特卡洛采样，减少了迭代次数。其背后的概念并不复杂，即采用均匀采样的方法对变量进行采样，然后将这些变量的随机组合集用于目标函数的一次计算。先分区再在每个分区内均匀采样可以使采集的样本均匀分布在整个待抽样区域。过程一
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2023-10-07 21:55:01
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