最优拉丁超立方抽样matlab

最优拉丁超立方抽样（Optimal Latin Hypercube Sampling）是一种用于从变量分布中抽样的方法。这种方法可以确保每个变量范围的完全覆盖，并通过最大程度地分层每个边际分布来提高抽样效率。以下是一个使用Matlab实现最优拉丁超立方抽样的示例程序：

clc; clear; close all;

N = 30; % 样本点数目
D = 2; % 维数
Mu = [3.6e7; 3.6e7]; % 均值
Sigma = [3.6e6, 3.6e6]; % 方差

Covariance_Matrix = zeros(D, D);
for i = 1:D
    Covariance_Matrix(i, i) = Sigma(i)^2;
end

UB = Mu + 3*Sigma;
LB = Mu - 3*Sigma;

X = lhsnorm(Mu, Covariance_Matrix, N);

figure(1)
plot(X(:, 1), X(:, 2), '*');
grid on
title('最优拉丁超立方抽样')

在这个示例程序中，我们使用了`lhsnorm`函数从正态（高斯）分布中生成样本点。`Mu`和`Covariance_Matrix`分别表示均值和协方差矩阵。最后，我们将生成的样本点进行绘制。

希望这个示例能够对你有所帮助。如果有任何问题，请随时交流。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>