拉丁超立方抽样关注次数： 95下载次数： 9文件大小： 60K下载需要积分： 2代码分类：开发平台： matlab上传会员： yhcpp下载代码预览代码Downma.com:专注MATLAB源程序代码下载和分享代码描述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
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2023-10-25 14:59:20
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MATLAB实验教案实验一 离散系统的时域分析和复频域分析1.实验目的(1)掌握在时域求系统响应的方法。(2)掌握时域离散系统的时域特性。(3)通过实验判断系统稳定性(4)掌握利用Z变换对系统进行复频域分析。(5)掌握系统零、极点的绘制方法。(6)通过复频域分析系统稳定性、频率特性。(7)熟悉Z变换的应用2.实验设备计算机MATLAB R2012a仿真软件3.实验原理(1)离散系统的时域分析在时域
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2024-07-25 20:41:33
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本文主要介绍了Matlab自带的两个拉丁超立方抽样的两个函数——lhsdesign函数、lhsnorm函数，拉丁超立方抽样的原理后面有时间写一篇文章介绍一下lhsdesign函数X = lhsdesign(n, p);lhsdesign函数是基本的拉丁超立方抽样的函数，总体的抽样结果服从均匀分布，返回一个 — 样本空间的分层数，将0-1空间等分，得到；同时也是抽取的样本个数实际上可以看出，lhs
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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上一节我们说了说多项式的根，这一篇我们讨论一下方程组，超越方程等的求根。方程组求解：首先看一下最简单的多元一次方程：3x+2y=7.55x+7y=23.5直接运用克拉默法则：ans=inv(a)*b,这里inv(a)=1/a这样解得x=0.5,y=3完整代码：a=[3 2;5 7];
b=[7.5;23.5];
ans=inv(a)*b;
fprintf(' x = %g, y = %g',ans
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2023-12-20 09:34:28
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拉丁超立方（LHS）适用于样本数量少的情况，主要思想是概率分布的分层，一层一个样本（每层的样本是随机的。当且仅当每一行和每一列只有一个样本时，才能称为拉丁方格。LHS可以在达到相同阈值时将使用更少的样本同时使得计算的复杂程度降低1.拉丁超立方抽样：是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法，属于fe技术，常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等。2.在统计抽样中，拉丁方阵是指每行、每列仅包含一个样本的方阵。
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2023-08-04 14:40:50
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【MATLAB第79期】基于MATLAB的数据抽样合集（sobol、LHS拉丁超立方抽样、Halton、正交/均匀设计、随机rand函数）一、传统函数1.指定区间随机生成数据（小数）[a b]区间随机数生成: A=a+(b-a)rand(m,n)m：待生成矩阵A的行数 n: 待生成矩阵A的列数示例：生成-5到5之间的随机数%生成随机数在[-5 5]范围内的2×2矩阵
a=-5;
b=5;
A=a+
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2024-07-03 14:22:31
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MATLAB——不仅仅是编程网络流传这样一句话MTALAB除了不会生孩子，什么都会机器学习、数据建模、金融分析、计算机视觉、GUI设计等，MATLAB都可以实现下表汇总了MATLAB的基本应用 为了更好的说明MATLAB功能，小编带你来看几个例子~数学建模实例 作为优秀的数学模型求解工具，MATLAB已经成为大学生数学建模竞赛的常住客。它灵活、强大、拥有比较全
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2023-11-28 10:50:47
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【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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使用matlab函数构建三维立方体的几种方法 使用matlab函数构建三维立方体的几种方法 matlab是一种功能强大的科学运算软件，其基于矩阵的运算单位和和演算纸式的编程方式，配合强大的各类工具箱函数，极大简化了编程难度而又不失应用的灵活性，使matlab非常适合进行探索性的研究工作。matlab提供了丰富的绘图函数，能够快速高效地画出各类图形，在通用编程软件中功能领先。 在matlab中，
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2023-11-13 22:18:44
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8-基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减摘要：与蒙特卡洛法不同，拉丁超立方采样改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度，属于分层抽样技术，设定风光出力遵从正态分布normrnd，从而实现场景的大规模生成，并通过概率距离快速削减法完成了场景的削减，出图效果可以见下图哦！clc clear all %% %场景法 %%% wf1 wf2 为平均值 wf1=[339,287,449,471
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2023-11-14 11:21:13
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拉丁超立方抽样1.拉丁超立方抽样拉丁超立方抽样技术最早于1979年由McKay等提出，该方法具有以下优点：具有均匀分层的特性可以在较少抽样的情况下，得到尾部的样本值以上两点使得拉丁超立方抽样比起普通的抽样方法更加的高效。2拉丁超立方抽样的步骤首先确定样本数N，既要抽取的样本数目将（0，1）区间均分为N段在这N段中的每一段随机的抽取一个值将抽取的值通过标准正态分布的反函数映射为标准正态分布样本打乱抽
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2023-07-28 22:41:09
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文章目录1. 界面认识2. 变量命名3. 数据类型4. 矩阵构造和四则运算5. 程序结构6. 二维平面绘图7. 三维立体绘图8. 线性规划9. 积分 1. 界面认识命令行输入clc：清除命令行窗口命令行输入clear all:清除右侧工作区%：注释代码2. 变量命名区分大小写以字母开头，可以使用下划线3. 数据类型数字：abs()字符与字符串：字符串用单引号、char()、length()矩阵A
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2023-12-18 18:37:45
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一.引言Alias Sample 即别名采样应用于离散采样，假设有一个随机事件包含 N 中情况，每种情况发生的概率为 P1,P2,...Pn 且其和为1，我们希望采样得到的事件能够符合随机事件的原始概率分布，这时候就需要 Alias 采样， Alias 是一个通过空间复杂度换取时间复杂度的算法，构造采样表的复杂度为 O(n)，而采样的复杂度为 O(1)。在Graph Embedding 中，本质上
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2023-12-14 19:06:45
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混凝土是现代建设工程中必不可少的材料，近两年来，因混凝土材料质量不合格，导致建筑物倒塌事故屡见媒体报端：《车库坍塌，引出6幢楼混凝土强度不达标等问题》、《混凝土强度C25变C15，混凝土强度严重不合格》、《冷却塔施工平台坍塌，因其混凝土供应商无资质》……这样的案例在网络上随意搜索都比比皆是，触目惊心，轻则造成财产损失，重则危害生命。为了最大程度避免类似事故的发生，我们需要对施工所需的混凝土材料进行
problem题意概要：一个 \(n\times m\times l\) 的立方体，立方体中每个格子上都有一个数，如果某个格子上的数比三维坐标中至少有一维相同的其他格子上的数都要大的话，我们就称它是极大的。将 \(n\times m\times l\) 的排列随机填入这些格子，求恰有 \(k\) 个极大的数的概率。\(T\)\(T\le 10,\ 1\le n,m,l\le 5\times 10^
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2024-06-13 15:36:40
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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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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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