拉丁超立方抽样matlab
时间: 2023-08-20 10:09:17 浏览: 180
在MATLAB中,可以使用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling)来生成具有均匀分布的随机样本。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 设置抽样点的数量和维度
numPoints = 100;
numDimensions = 3;
% 生成拉丁超立方抽样
lhsample = lhsdesign(numPoints, numDimensions);
% 将抽样点映射到指定的范围
lowerBound = [0 0 0]; % 设置每个维度的下限
upperBound = [1 1 1]; % 设置每个维度的上限
sample = repmat(lowerBound, numPoints, 1) + lhsample .* repmat(upperBound - lowerBound, numPoints, 1);
% 打印抽样结果
disp(sample);
```
在上述代码中,`numPoints`表示抽样点的数量,`numDimensions`表示抽样点的维度。你可以根据自己的需求修改这两个参数。代码中使用了`lhsdesign`函数来生成拉丁超立方抽样,然后将抽样点映射到指定的范围。
希望这个示例能帮助到你!如果有任何进一步的问题,请随时提问。
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拉丁超立方抽样 matlab
拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)是一种多维随机抽样方法,用于在多维空间中均匀地取样。Matlab中可以使用lhsdesign函数实现LHS抽样。
lhsdesign函数的基本语法如下:
X = lhsdesign(n, p)
其中,n是抽样点的个数,p是变量的个数。函数返回一个n行p列的矩阵X,每一列对应一个变量,每一行对应一个随机样本。
例如,下面的代码生成一个10行2列的矩阵,表示在二维空间中的10个均匀分布的随机样本点:
```matlab
X = lhsdesign(10, 2);
```
你可以通过修改n和p的值来控制生成的样本点的个数和维度。
拉丁超立方抽样MATLAB代码
以下是一个简单的拉丁超立方抽样的MATLAB代码示例:
```matlab
function [lhs] = latin_hypercube(n, p)
% LHS生成拉丁超立方抽样矩阵
% n是样本数量,p是变量数量
% lhs是一个n-by-p矩阵,每一列包含0到1之间的n个值
% 生成[0,1]之间的初始抽样
lhs0 = rand(n,p);
% 将每一列分成n等分,得到n个随机值
% 然后将每个随机值分配到每个等分
% 得到每一列的拉丁超立方抽样矩阵
lhs = zeros(n,p);
for j = 1:p
idx = randperm(n);
edges = [0:1/n:1];
edges = edges(idx);
for i = 1:n
lhs(i,j) = lhs0(i,j) + (edges(i+1)-edges(i))/n*rand;
end
end
```
使用方法:
```matlab
n = 100; % 样本数量
p = 3; % 变量数量
lhs = latin_hypercube(n, p); % 生成拉丁超立方抽样矩阵
```
该代码生成一个n-by-p的矩阵,每一列包含0到1之间的n个值,且每个值在该列的拉丁超立方抽样矩阵中出现恰好一次。