拉丁超立方抽样matlab代码

拉丁超立方抽样（LHS）是一种多维随机抽样方法，其可用于生成样本集，并尽量保证所有维度的样本均匀分布。在MATLAB中，可以使用以下代码进行LHS抽样：

1. 首先，需要定义样本维度（dimensions）和样本数目（sample_size）。

dimensions = 5;

sample_size = 20;

2. 然后，使用lhsdesign函数生成LHS样本矩阵。

lhs_sample = lhsdesign(sample_size, dimensions, 'criterion', 'correlation');

3. 可以通过将lhs_sample乘以样本范围，再加上样本下限，来计算抽样结果。

sample_range = repmat([10; 20; 30; 40; 50], 1, sample_size);

sample_lower_limits = repmat([0; 10; 20; 30; 40], 1, sample_size);

sample_results = (lhs_sample .* sample_range) + sample_lower_limits;

以上代码生成了一个由20行5列的LHS样本矩阵，样本范围为（10,20,30,40,50），样本下限为（0,10,20,30,40）。最终的抽样结果存储在sample_results中。

拉丁超立方抽样是一种广泛应用于工程、科学和统计学领域的抽样方法。通过使用MATLAB中的lhsdesign函数，可以轻松地生成LHS样本矩阵，并进一步分析样本分布情况，以支持决策制定和模型验证。