拉丁超立方代码

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拉丁超立方代码

详 情 说 明

拉丁超立方采样是一种用于实验设计和参数空间探索的统计学方法，其核心思想是在多维空间中实现均匀分布且不重复的采样点布置。与简单随机采样相比，这种采样方式能更有效地覆盖整个参数空间。

在无约束的拉丁超立方采样中，算法会将每个维度划分为等间隔的区间，并确保每个区间在每个维度上只被采样一次。这种特性使得采样点在高维空间中呈现良好的空间填充性，特别适用于计算机实验和敏感性分析等场景。

有约束的拉丁超立方采样则在此基础上增加了各种限制条件，比如变量间的相关性约束、物理可行性约束等。实现这种采样需要结合优化算法，通过迭代调整来满足所有约束条件，同时保持拉丁超立方的基本特性。这种方法在工程优化问题中尤其有用，可以避免对不可行区域的无谓采样。