LHS和cholesky分解相结合matlab代码怎么实现呢

以下是LHS和Cholesky分解相结合的MATLAB代码实现：

% 定义LHS采样函数
function [samples] = lhs_sample(n, m)
% n：采样点数，m：采样维度
samples = zeros(n,m);
d = 1/m; % 分割区间的长度
for i = 1:n
% 生成分割点
for j = 1:m
samples(i,j) = rand() + (i-1);
end
% 随机交换分割点
for j = 1:m
r = ceil(rand()*m);
temp = samples(i,j);
samples(i,j) = samples(i,r);
samples(i,r) = temp;
end
% 将采样点映射到[0,1]区间
for j = 1:m
samples(i,j) = (samples(i,j)-1)*d + rand()*d;
end
end

% 定义Cholesky分解函数
function [L] = cholesky_decomp(A)
% A：待分解的对称正定矩阵
n = size(A,1);
L = zeros(n,n);
for i = 1:n
for j = 1:i
if i == j
L(i,j) = sqrt(A(i,i) - L(i,:)*L(i,:)');
else
L(i,j) = (A(i,j) - L(i,:)*L(j,:)')/L(j,j);
end
end
end

% 生成LHS采样点
n = 100; % 采样点数
m = 2; % 采样维度
samples = lhs_sample(n, m);

% 生成样本协方差矩阵
cov = [1 0.5; 0.5 1];
A = chol(cov, 'lower');
data = samples*A;

% 对样本进行Cholesky分解
L = cholesky_decomp(cov);

% 验证分解是否正确
assert(norm(L*L' - cov) < 1e-10);

% 输出结果
disp('LHS采样点：');
disp(samples);
disp('样本协方差矩阵：');
disp(cov);
disp('样本数据：');
disp(data);
disp('Cholesky分解结果：');
disp(L);