拉丁超立方抽样matlab代码csdn

拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，简称LHS）是一种多维采样方法，能够在多维空间中均匀地分布样本点。下面是一个简单的使用MATLAB编写的拉丁超立方抽样代码：

% 拉丁超立方抽样
function [lhs] = latin_hypercube_sampling(n, dim)
    lhs = zeros(n, dim);
    
    % 对每一维进行抽样
    for i = 1:dim
        interval = 1/n;
        samples = uniform_random_samples(n);
        
        % 生成拉丁超立方抽样
        for j = 1:n
            lhs(j, i) = (samples(j) + (j - 1)) * interval;
        end
        
        % 随机打乱每一列样本点的顺序
        lhs(:, i) = lhs(randperm(n), i);
    end
end

% 生成均匀随机数样本
function [samples] = uniform_random_samples(n)
    samples = rand(n, 1);
end

在这段代码中，我们首先定义了一个函数`latin_hypercube_sampling`来进行拉丁超立方抽样。输入参数`n`表示样本点的个数，`dim`表示样本点的维度。函数内部通过调用`uniform_random_samples`函数生成每一维的均匀随机数样本，并根据抽样规则生成拉丁超立方抽样。最后，使用`randperm`函数对每一列样本点的顺序进行随机打乱，以避免产生相关性。

使用该代码，你可以调用`latin_hypercube_sampling`函数来进行拉丁超立方抽样，并传入相应的参数。返回的结果是一个大小为n×dim的矩阵，其中每行表示一个样本点。