Latin Hypercube Sampling — Stratificirani simulacijski dizajn
Latin Hypercube Sampling (LHS) je stratificirani dizajn za popunjavanje prostora za računalne eksperimente, koji su uveli McKay, Beckman i Conover 1979. godine. Dijeli raspon svake ulazne varijable na jednako vjerojatne slojeve (strata) i uzima točno jedan uzorak po sloju, osiguravajući da je cijeli ulazni prostor pokriven s daleko manje evaluacija modela nego što zahtijeva standardna Monte Carlo simulacija. Rutinski se koristi s globalnom analizom osjetljivosti — posebno Sobolovim indeksima — kako bi se kvantificiralo koliko svaki ulaz utječe na varijabilnost izlaza.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Latin Hypercube Sampling and Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Simulacija pokretanjaSimulacija↔ compare
- Planiranje eksperimenataEksperimentalni dizajn↔ compare
- Simulacija Monte CarloDonošenje odluka↔ compare
- Tehnike smanjenja varijance za Monte Carlo simulacijuSimulacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →