MATLAB版多维独立变量约束的拉丁超立方抽样系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现高效的拉丁超立方抽样算法，专为多维独立变量约束场景设计。系统自动对变量概率分布分层处理，在累积概率尺度上实现等间隔分层，确保抽样点在各维度均匀分布且满足独立性要求。

详 情 说 明

基于多维独立变量约束的拉丁超立方抽样系统

项目介绍

本项目是一个高效的多维概率分布抽样系统，采用拉丁超立方抽样技术确保各变量间的独立性约束。系统通过对每个输入变量进行累积概率尺度分层处理，在保证抽样均匀性和独立性的同时，特别优化了对低概率事件的抽样覆盖，为可靠性分析和灵敏度研究提供可靠的数据支持。

功能特性

• 自动分层处理：对每个输入变量的概率分布进行智能分层
• 等间隔分层策略：在累积概率尺度（0-1）上实现精确的等间隔划分
• 强制随机抽样：确保从每个分层中随机抽取样本值
• 独立性保证：采用多维独立随机抽样策略，保证变量间抽样完全独立
• 低概率事件优化：专门机制增强低概率区域的抽样覆盖
• 相关性支持：可选支持变量间的相关性约束矩阵
• 全面分析输出：提供统计验证、覆盖率分析和可视化结果

使用方法

输入参数

1. 变量维度：指定抽样变量的数量（n维）
2. 样本数量：设定需要生成的样本数量（m个）
3. 分布配置：定义各变量的概率分布类型（正态分布、均匀分布等）及相应参数
4. 强制抽样设置（可选）：指定需要重点抽样的低概率事件范围
5. 相关性矩阵（可选）：如需要相关抽样，提供变量间的约束矩阵

输出结果

• m×n维抽样矩阵（每行为一个完整样本点）
• 各变量的分层区间划分详情
• 抽样过程的统计验证报告
• 低概率事件覆盖率分析报告
• 变量间独立性检验结果
• 累积概率分布对比可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上（根据变量维度和样本数量调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括概率分布参数解析、累积概率尺度分层算法实施、多维独立抽样策略执行、低概率事件强制抽样机制触发、抽样结果统计验证分析以及分布可视化图表生成等完整工作流程。该文件作为系统入口，协调各功能组件完成从参数输入到结果输出的全过程处理。