Latin Hypercube Sampling — Stratified Simulation Design
Latin Hypercube Sampling (LHS) on tähistatud ruumi täitev disainarvutikatseteks, mille võtsid kasutusele McKay, Beckman ja Conover 1979. aastal. See jagab iga sisendmuutuja vahemiku võrdselt tõenäolisteks kihistusteks ja võtab igast kihistusest täpselt ühe valimi, tagades, et kogu sisendruum on kaetud palju väiksema arvu mudelihinnangutega, kui standardne Monte Carlo simulatsioon nõuab. Seda kasutatakse rutiinselt koos globaalse tundlikkusanalüüsiga – eriti Soboli indeksitega –, et kvantifitseerida, kui palju iga sisend mõjutab väljundmuutlikkust.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Allikad
- McKay, M.D., Beckman, R.J. & Conover, W.J. (1979). A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code. Technometrics, 21(2), 239-245. DOI: 10.1080/00401706.1979.10489755 ↗
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M. & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. DOI: 10.1002/9780470725184 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Latin Hypercube Sampling and Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/et/simulation/latin-hypercube-sampling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bootstrap-simulatsioonSimulatsioon↔ compare
- KatseplaneerimineKatsedisain↔ compare
- Monte Carlo simulatsioonOtsustamine↔ compare
- Dispersiooni vähendamise tehnikad Monte Carlo simulatsiooniksSimulatsioon↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →