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scramble

Scramble set de puntos quasirandom

Descripción

ejemplo

ps = scramble(p,type) Devuelve una copia codificada del conjunto de puntos, creada con el tipo de Scramble especificado por.psptype El conjunto de puntos es un u objeto y cada tipo de conjunto de puntos admite un tipo de Scramble diferente.phaltonsetsobolset

El conjunto de puntos revueltos es el mismo tipo de objeto que.psp

ejemplo

ps = scramble(p,'clear') quita la configuración de Scramble y devuelve el resultado.pps

ejemplo

ps = scramble(p) vuelve a aplicar la configuración de codificación existente a, que normalmente da como resultado un conjunto de puntos diferente debido a la aleatoriedad de los algoritmos de aleatorización.p

Ejemplos

contraer todo

Genere un conjunto de puntos Halton tridimensional, omita los primeros 1000 valores y, a continuación, conserve cada punto 101.

p = haltonset(3,'Skip',1e3,'Leap',1e2)
p =  Halton point set in 3 dimensions (89180190640991 points)  Properties:               Skip : 1000               Leap : 100     ScrambleMethod : none  

Aplique la aleatorización de Radix inversa mediante.Lucha

p = scramble(p,'RR2')
p =  Halton point set in 3 dimensions (89180190640991 points)  Properties:               Skip : 1000               Leap : 100     ScrambleMethod : RR2  

Genere los primeros cuatro puntos usando.net

X0 = net(p,4)
X0 = 4×3

    0.0928    0.6950    0.0029
    0.6958    0.2958    0.8269
    0.3013    0.6497    0.4141
    0.9087    0.7883    0.2166

Genere cada tercer punto, hasta el undécimo punto, utilizando la indexación de paréntesis.

X = p(1:3:11,:)
X = 4×3

    0.0928    0.6950    0.0029
    0.9087    0.7883    0.2166
    0.3843    0.9840    0.9878
    0.6831    0.7357    0.7923

Crea y codifica un conjunto de puntos Sobol de cinco dimensiones. Especifique el tipo de aleatoria.'MatousekAffineOwen'

p = sobolset(5); ps = scramble(p,'MatousekAffineOwen');

Compare los primeros cuatro puntos en los dos sets de punto.

X = net(p,4)
X = 4×5

         0         0         0         0         0
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    0.2500    0.7500    0.2500    0.7500    0.2500
    0.7500    0.2500    0.7500    0.2500    0.7500

X2 = net(ps,4)
X2 = 4×5

    0.6681    0.2784    0.2476    0.5688    0.0513
    0.4485    0.6735    0.5417    0.3285    0.9719
    0.9940    0.9606    0.3515    0.1586    0.4742
    0.1550    0.1202    0.9226    0.9262    0.5491

Quite la configuración de Scramble utilizando la opción.ps'clear' El conjunto de puntos coincide con el conjunto de puntos original.clearpsp

clearps = scramble(ps,'clear'); clearX = net(clearps,4)
clearX = 4×5

         0         0         0         0         0
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    0.2500    0.7500    0.2500    0.7500    0.2500
    0.7500    0.2500    0.7500    0.2500    0.7500

Pase a la función sin argumentos de entrada adicionales.psLucha El software elimina la configuración de Scramble y, a continuación, vuelve a aplicar.ps Debido a la aleatoriedad del algoritmo de aleatorización, el nuevo conjunto de puntos revueltos difiere del conjunto de puntos revueltos original.newpsps

newps = scramble(ps); newX = net(newps,4)
newX = 4×5

    0.6882    0.6261    0.9298    0.3314    0.4169
    0.2442    0.1978    0.4307    0.6286    0.8666
    0.7827    0.2868    0.5172    0.8430    0.1261
    0.2772    0.8576    0.0164    0.1404    0.5905

Argumentos de entrada

contraer todo

Conjunto de puntos, especificado como a u objeto.haltonsetsobolset

Ejemplo: sobolset(5)

Tipo Scramble, especificado como o.'RR2''MatousekAffineOwen' Diferentes conjuntos de puntos admiten diferentes tipos de Scramble, como se indica en esta tabla.

ObjetoTipo Scramble
haltonset

— Una permutación de los coeficientes inversos radicales derivados aplicando una operación de Radix inversa a todos los posibles valores de coeficiente.'RR2' El revolver se describe en.[1]

sobolset

— Una lucha lineal aleatoria combinada con un cambio digital aleatorio.'MatousekAffineOwen' El revolver se describe en.[2]

Referencias

[1] Kocis, L., and W. J. Whiten. “Computational Investigations of Low-Discrepancy Sequences.” ACM Transactions on Mathematical Software. Vol. 23, No. 2, 1997, pp. 266–294.

[2] Matousek, J. “On the L2-Discrepancy for Anchored Boxes.” Journal of Complexity. Vol. 14, No. 4, 1998, pp. 527–556.

Consulte también

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Introducido en R2008a