拉丁超立方给定相关分布参数得到随机样本的matlab代码怎么编写

假设需要得到一个拉丁超立方的随机样本，其中每个维度的变量都服从正态分布，可以按照以下步骤编写Matlab代码：

1. 定义维度和样本数量：

n = 10; % 维度
m = 100; % 样本数量

2. 生成拉丁超立方样本：

x = lhsnorm(zeros(n,1),eye(n),m);

其中，`lhsnorm`函数用于生成服从多维正态分布的拉丁超立方样本，第一个参数为均值向量，第二个参数为协方差矩阵，第三个参数为样本数量。

3. 对每个维度的变量进行缩放和平移：

mu = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; % 每个维度的均值
sigma = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; % 每个维度的标准差
for i = 1:n
    x(:,i) = x(:,i) * sigma(i) + mu(i);
end

4. 输出结果：

disp(x);

完整代码如下：

n = 10; % 维度
m = 100; % 样本数量
x = lhsnorm(zeros(n,1),eye(n),m);
mu = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; % 每个维度的均值
sigma = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; % 每个维度的标准差
for i = 1:n
    x(:,i) = x(:,i) * sigma(i) + mu(i);
end
disp(x);