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张小明 2026/1/13 0:31:30
推广的网站有哪些,怎么制作网站数据包导入小程序,域名备案,手机版网站不确定性量化中的实验设计抽样方法 在不确定性量化领域,抽样方法是至关重要的工具。不同的抽样方法具有各自的特点和适用场景,下面将详细介绍几种常见的抽样方法。 1. 准蒙特卡罗抽样(Quasi - Monte Carlo Sampling,QMCS) 1.1 原理 QMCS 也被称为准随机低差异序列(Qu…不确定性量化中的实验设计抽样方法在不确定性量化领域,抽样方法是至关重要的工具。不同的抽样方法具有各自的特点和适用场景,下面将详细介绍几种常见的抽样方法。1. 准蒙特卡罗抽样(Quasi - Monte Carlo Sampling,QMCS)1.1 原理QMCS 也被称为准随机低差异序列(Quasi - Random Low Discrepancy Sequence,QRLDS),它采用确定性抽样方案来均匀填充空间。QMCS 通过差异(discrepancy)来量化均匀性,即与均匀分布的接近程度,从而避免抽样点的局部聚集。而且,差异或误差界限与输入维度无关。1.2 优势与标准的蒙特卡罗抽样(MCS)方法相比,低差异的确定性序列的优势在于随机估计量具有更快的收敛速度。1.3 常见序列文献中存在几种 QRLD 序列,如 Halton、Hammersley 和 Sobol 及其变体。不过,尽管这些方法本质上旨在填充空间,但它们在过程中并不量化空间填充度量。因此,基于分层空间填充准则的其他确定性方法也被提出。2. 拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling,LHS)2.1 目的前面讨论的 MCS 和 QMCS 抽样技术在量化不确定性方面强大而稳健,但计算成本较高。LHS 是一种分层抽样方案,用于减少量化响应不确定性时的模拟次数。2.2 操作步骤在这种实验设计(ED)方法中,输入空间被划分为不同的“层”,并从每个层中选择一个代表值。然后将这些
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

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