拉丁超立方体抽样Latin hypercube sampling &
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2023-10-18 19:10:51
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# 拉丁方抽样在 Python 中的实现
拉丁方抽样是一种重要的实验设计方法，特别在统计学和计算机科学中具有广泛的应用。通过拉丁方抽样，我们可以确保用于实验的样本具有均匀性和独特性，避免重复。本文将指导你一步步在 Python 中实现拉丁方抽样。
## 流程概述
实现拉丁方抽样的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
例29 拉丁方阵问题描述构造 NXN 阶的拉丁方阵，使方阵中的每一行和每一列中数字1到N只出现一次。如N=4时：1 2 3 42 3 4 13 4 1 24 1 2 3输入格式一个正整数n(2<=n<=9)。输出格式生成的n*n阶方阵。输入样例4输出样例1 2 3 42 3 4 13 4 1 24 1 2 3(1)编程思路。观察给出的例子，可以发现：若将每一行中第一列的数字
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2023-10-19 21:15:40
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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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一、什么是拉丁超立方抽样 拉丁超立方采样是一种分层的蒙特卡洛采样方法，适用于多维空间均匀采样，适合于样本数较少的情况下使用。[1] 采样思想为：假设系统有m个因素，每个因素有n个水平。首先每个因素的设计空间将会被分为n个子空间，在每一个子空间内随机选一个值，这样对于每一个设计空间都会产生一个对应的样本数为n的采样矩阵。采样过程须遵守两个原则：一是每一个子设计空间内的样本点必须被随机选
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2023-10-15 10:59:07
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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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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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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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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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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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# Python超拉丁立方抽样实现
## 引言
欢迎来到本文，本文将教授你如何使用Python实现超拉丁立方抽样。超拉丁立方抽样是一种用于设计实验的统计方法，它可以帮助我们更好地探索和理解数据。本文将使用Python编程语言来实现超拉丁立方抽样，并提供详细的步骤和代码示例。
## 什么是超拉丁立方抽样？
超拉丁立方抽样是一种用于实验设计的方法，它可以帮助我们选择一组样本，以便我们能够更好地理解
原创
2023-08-18 16:26:41
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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
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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# Python 中的拉丁超立方抽样
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，简称LHS）是一种常用的随机抽样方法，广泛应用于计算机模拟、概率模型和实验设计等领域。与传统的简单随机抽样相比，拉丁超立方抽样在保证抽样均匀性方面具有更优的性能，尤其是在高维空间中。本文将介绍拉丁超立方抽样的基本概念，并提供Python代码的示例，帮助读者更好地理解这一技术。
## 概念介绍
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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5、使用lambda函数5.1、Python支持一种有趣的语法，它允许你快速订阅单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以在任何需要函数的地方。5.2、真实世界的lambda函数：processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)这句话的意思是：processFunc 现
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
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2024-04-28 12:56:31
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# Python优化拉丁超立方抽样的实现
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种常用于多变量抽样的技术，可以有效地对多维输入空间进行采样。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python来优化拉丁超立方抽样，并且详细讲解每一个步骤和相关代码。
## 1. 流程概述
在实现优化拉丁超立方抽样的过程中，我们可以将整体流程分为以下几个主要步骤：
| 步骤
title: DL4 - 超参数的调整、批量标准化 date: 2019-08-19 02:40:57 tags: deeplearning categories: deeplearningWelcome to MyBlog!本文所以截图以及文字均来自于：Coursera
文章目录title: DL4 - 超参数的调整、批量标准化 date: 2019-08-19 02:40:57 tags:
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
