三种经典抽样方法的对比分析

目录

• input_sample_regular_grid（规则网格采样）
• input_sample_monte_carlo（蒙特卡洛采样）
• input_sample_halton（准随机采样/低差异序列采样）
  总结：
  这些方法分别代表了不同的采样策略：规则网格采样通过均匀分布点实现精确覆盖；蒙特卡洛采样的随机性确保了广泛的覆盖范围；准随机采样的有序性和均匀分布特性使其在高维空间中表现优异。

input_sample_halton、 input_sample_monte_carlo 和 input_sample_regular_grid 是三种不同类型的样本生成方案，并且各自具备独特的应用领域与优势特点：

1. input_sample_regular_grid（规则网格采样）

关系和用途 ：

• 描述：规则网格采样是通过在变量取值范围中等间距生成样本的方式进行的。所有变量的所有可能取值都被均等涵盖以实现对整个变量空间的全面覆盖。
  • 优点：该方法特别适用于需要实现对整个变量空间全面覆盖的场景，并能确保各变量取值之间的均等分布。
  • 缺点：当应用于高维空间时 规则网格采样会呈现出指数级增长的趋势 导致计算成本显著增加。
  • 用途：该方法特别适用于解决低维问题 并