# 拉丁超立方体采样（LHS）在 Python 中的实现
拉丁超立方体采样是一种统计方法，用于从多维分布中进行有效的抽样。它比简单随机抽样更能覆盖多维空间，通常用于计算机模拟、风险分析等领域。对于刚入行的小白来说，理解和实现拉丁超立方体采样可能会有些困难，但只要掌握了基本流程，就能顺利完成。本文将为你提供实现拉丁超立方体采样的详细步骤，包括代码实现和注释。
## 整体流程
首先让我们看一下实
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
转载
2023-12-18 18:37:45
339阅读
???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 Matlab代码实现?4 参考文献?1 概述拉丁超立方抽样方法LHS最早是由McKay等1[5$提出，现已用于很多领域[60-63]。将LHS应用于结构可靠性分析，可提高数值模拟结构可靠性分析样本代表性，进而提高结构可靠性分析结果 精度与效率。LH重要抽样法与蒙特卡罗重要抽样法类似，都是首先选取样本，用样本的失效频率近似母体的失
转载
2023-11-30 17:40:54
264阅读
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)
转载
2024-01-31 04:44:52
180阅读
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
转载
2023-11-30 21:06:55
772阅读
超立方体或将构成纳米计算机一种被称为超立方体(hypercubes)的多维结构，或许将成为未来纳米计算机的基本结构。用如此微小零件制作的机器，将由量子特性来主宰，而不再是由我们日常所熟知的力。美国奥克拉荷马大学的萨缪尔·李和劳埃德·霍克解释说，按照摩尔定律，微电子器件正持续变得更小、更快。集成电路和晶体管已达到纳米尺度，不过它们仍基于宏观尺度的物理特性运行着。真正的纳米电子学不只是缩小了的微电子学
转载
2024-07-01 21:17:04
49阅读
一、魔法方法在Python中，__xx__()的函数叫做魔法方法，指的是具有特殊功能的函数。1__init__()1.1 体验__init__()
__init__()
方法的作用：初始化对象。
class Washer():
# 定义初始化功能的函数
def __init__(self):
# 添加实例属性
self.width = 500
self.height = 800
def print
转载
2023-11-24 11:32:32
70阅读
# 拉丁超立方体抽样（Latin Hypercube Sampling）科普
拉丁超立方体抽样（LHS）是一种有效且广泛使用的随机抽样方法，常用于需要灵敏度分析、模型优化和不确定性量化等领域。与传统的简单随机抽样不同，LHS 在每个参数的可能取值范围内均匀地分布样本点，从而增加了采样的代表性。
## 拉丁超立方体抽样的原理
LHS 的核心思想是在多维空间中均匀地分布样本点。假设我们有一个具有
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
转载
2023-12-20 09:34:28
73阅读
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^
转载
2024-06-13 15:36:40
38阅读
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
拉丁超立方体抽样技术
拉丁超立方体初始化种群1.引言群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置，但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀。拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置，可以保证全空间填充和抽样非重叠，从而使种群分布均匀。2.LHS抽样过程step1: 确定抽样规模\(H\)
step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,
转载
2023-07-31 23:05:32
557阅读
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
转载
2024-04-26 21:03:24
82阅读
三天过去了，今天终于可以坐下来把下篇写完，不然总觉得缺点什么，呵呵！*_*关于OLAP多维数据结构1.超立方结构(Hypercube)-超立方结构指用三维或更多的维数来描述一个对象，每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上，数据空间的各个部分都有相同的维属性。（收缩超立方体。这种结构的数据密度更大，数据的维数更少，并可加入额外的分析维）。举一个很简单的例子：隶属关系、登记注册类型、企业类型与
转载
2024-04-28 12:56:31
63阅读
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，
转载
2023-11-13 22:18:44
132阅读
【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+
转载
2024-07-03 14:22:31
593阅读
本文自建随机数据集进行演示PCA和LDA进行特征选择与提取创建数据集首先使用的是make_blobs函数，在pycharm中查看源码描述为Generate isotropic Gaussian blobs for clustering，就是用来生成数据集，make_blobs函数的第一个参数为n_samples，这个参数可以设置为一个整数或者是array-like也就是类似列表的参数，如果这里输入
转载
2024-07-31 18:44:37
88阅读
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”
转载
2024-05-03 21:54:42
57阅读
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
转载
2023-11-23 18:40:27
299阅读
# Python 拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling）
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种用于多维空间采样的有效方法，广泛应用于统计学、计算机科学、工程和其他领域。与传统的随机采样相比，LHS能更有效地覆盖整个参数空间，减小采样误差，提升模型的可靠性。本文将介绍LHS的基本概念、原理以及如何在Python中实现该方法，并
