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Mr__Right
专家顾问 (著名写手)
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小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
jjdg: 金币+2, 感谢参与 2017-07-26 11:29:12
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
jjdg: 金币+2, 感谢参与 2017-07-26 11:29:12
3楼2017-07-26 10:18:03
★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
jjdg: 金币+1, 感谢参与 2017-07-26 11:29:03
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
jjdg: 金币+1, 感谢参与 2017-07-26 11:29:03
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LHSDESIGN Generate a latin hypercube sample. X=LHSDESIGN(N,P) generates a latin hypercube sample X containing N values on each of P variables. For each column, the N values are randomly distributed with one from each interval (0,1/N), (1/N,2/N), ..., (1-1/N,1), and they are randomly permuted. X=LHSDESIGN(...,'PARAM1',val1,'PARAM2',val2,...) specifies parameter name/value pairs to control the sample generation. Valid parameters are the following: Parameter Value 'smooth' 'on' (the default) to produce points as above, or 'off' to produces points at the midpoints of the above intervals: .5/N, 1.5/N, ..., 1-.5/N. 'iterations' The maximum number of iterations to perform in an attempt to improve the design (default=5) 'criterion' The criterion to use to measure design improvement, chosen from 'maximin' (the default) to maximize the minimum distance between points, 'correlation' to reduce correlation, or 'none' to do no iteration. Latin hypercube designs are useful when you need a sample that is random but that is guaranteed to be relatively uniformly distributed over each dimension. |
2楼2017-07-26 09:50:50
八戒救命
新虫 (小有名气)
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4楼2021-08-23 17:57:52
