拉丁超立方抽样法matlab
时间: 2024-09-07 07:01:55 浏览: 21
拉丁超立方抽样法(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种统计抽样技术,用于从多维空间中生成一组均匀分布的样本点。该方法特别适用于不确定性和灵敏度分析中的样本生成。在拉丁超立方抽样中,每个变量的范围被划分为等间隔的区间,每个区间内选择一个或多个样本点,从而确保每个变量的一维边缘分布都较为均匀。
在MATLAB中,可以使用内置函数或者自己编写脚本来实现拉丁超立方抽样。以下是一个简单的实现方法:
```matlab
function lhs_samples = latin_hypercube_sampling(n, k)
% n: 抽样数量
% k: 变量的数量
% lhs_samples: 生成的拉丁超立方样本矩阵
% 初始化样本矩阵
lhs_samples = zeros(n, k);
% 对每个变量进行操作
for i = 1:k
% 生成该变量的抽样点
points = linspace(1/n, (n-1)/n, n);
points = points + (rand(n, 1) - 0.5) / n;
% 在该变量的抽样点中进行随机排列
points = sort(points);
% 将排列后的抽样点赋值给样本矩阵的对应列
lhs_samples(:, i) = points;
end
end
```
使用该函数时,只需要指定样本数量`n`和变量数量`k`即可生成所需的拉丁超立方样本矩阵。