Latin hypercube sampling ဆိုတာ ဘာလဲ။

လက်တင် ဟိုက်ပါကျူဘီနမူနာ သည် နမူနာနေရာကို ညီညီညာညာဖြန့်ဝေသည့် ကျပန်းနံပါတ်များကို နမူနာယူရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထိန်းချုပ်ထားသော ကျပန်းနမူနာများ ဟုခေါ်သော နမူနာများကို ထုတ်လုပ်ရန် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြပြီး တိကျသောရလဒ်များရရှိရန် လိုအပ်သော simulation အရေအတွက်ကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်သောကြောင့် Monte Carlo ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

နမူနာမိတ်ဆက်

လက်တင် hypercube နမူနာယူခြင်း၏ အယူအဆကို နားလည်ရန် အောက်ပါရိုးရှင်းသော ဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။

ပုံမှန်အားဖြင့် 0 နှင့် 1 ၏ စံသွေဖည်သော ပုံမှန်ဖြန့်ဝေဒေတာအစုံမှ နမူနာတန်ဖိုး 2 ခုကို ရယူလိုသည်ဆိုပါစို့။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤနမူနာကိုရယူရန် စစ်မှန်သောကျပန်းနံပါတ် ဂျင်နရေတာကိုအသုံးပြုပါက၊ တန်ဖိုးနှစ်ခုလုံးသည် 0 ထက်ကြီးသည် သို့မဟုတ် နှစ်ခုလုံးတန်ဖိုးများသည် 0 ထက်နည်းနေခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤနမူနာကိုရယူရန် Latin hypercube နမူနာကိုအသုံးပြုပါက၊ တန်ဖိုးတစ်ခုသည် 0 ထက်ကြီးမည်ဖြစ်ပြီး အခြားတစ်ခုသည် 0 ထက်နည်းမည်ဟု အာမခံနိုင်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကျွန်ုပ်တို့သည်နမူနာနေရာကို 0 ထက်ကြီးသောဒေသတစ်ခုအဖြစ် အတိအကျခွဲခြမ်းနိုင်သောကြောင့်၊ 0 ထက်နည်းသော တန်ဖိုးများရှိသော ဒေသတစ်ခု၊ ထို့နောက် ဒေသတစ်ခုစီမှ ကျပန်းနမူနာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ။

တစ်ဖက်မြင် လက်တင် ဟိုက်ပါကူဘီ နမူနာယူခြင်း။

တစ်ဖက်မြင်လက်တင် ဟိုက်ပါကူဘီနမူနာ၏ နောက်ကွယ်ရှိ အယူအဆမှာ ရိုးရှင်းသည်- ပေးထားသော CDF ကို n မတူညီသော ဒေသများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး အရွယ်အစား n နမူနာကို ရယူရန် ဒေသတစ်ခုစီမှ တန်ဖိုးတစ်ခုကို ကျပန်းရွေးချယ်ပါ။

ဤချဉ်းကပ်မှု၏ အားသာချက်မှာ ဒေသတစ်ခုစီမှ အနည်းဆုံးတန်ဖိုးတစ်ခုကို နမူနာတွင် ထည့်သွင်းထားကြောင်း သေချာစေပါသည်။

နှစ်ဘက်မြင် လက်တင် ဟိုက်ပါကျူဘီများကို နမူနာယူခြင်း။

တစ်ဖက်မြင်လက်တင် ဟိုက်ပါကူဘီနမူနာ၏ စိတ်ကူးကို အတိုင်းအတာနှစ်ခုအထိ အလွယ်တကူ တိုးချဲ့နိုင်သည်။

ကိန်းရှင်နှစ်ခုဖြစ်သော x နှင့် y အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းရှင်တစ်ခုစီ၏နမူနာနေရာကို n အညီအမျှနေရာချထားသောဒေသများအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်ပြီး အတိုင်းအတာနှစ်ခုရှိ ကျပန်းတန်ဖိုးများရရှိရန် နမူနာနေရာတစ်ခုစီမှ ကျပန်းနမူနာတစ်ခုကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။

လိုချင်သောရလဒ်များရရှိရန် ဤနမူနာနည်းပညာအတွက် ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် အမှီအခိုကင်းကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။

N-dimensional Latin hypercube နမူနာယူခြင်း။

Latin hypercube နမူနာကို ပိုကြီးသောအတိုင်းအတာဖြင့်လုပ်ဆောင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နှစ်ဘက်မြင်လက်တင် hypercube နမူနာပုံစံကို ပို၍အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်သည်။

ကိန်းရှင်တစ်ခုစီကို အညီအမျှခွဲထားသော ဒေသများအဖြစ် ရိုးရှင်းစွာ ပိုင်းခြားထားပြီး ထိန်းချုပ်ထားသော ကျပန်းနမူနာကို ရယူရန်အတွက် ဒေသတစ်ခုစီမှ ကျပန်းနမူနာများကို ရွေးချယ်သည်။

ဆက်စပ်- high-dimensional data ဆိုတာ ဘာလဲ။

Latin Hypercube sampling ကို ဘာကြောင့် သုံးတာလဲ။

Latin hypercube sampling ၏ အဓိက အားသာချက်မှာ အရင်းခံ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ရောင်ပြန်ဟပ်သော နမူနာများကို ထုတ်လုပ်ပေးပြီး ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာ များထက် များစွာသေးငယ်သော နမူနာအရွယ်အစားများ လိုအပ်လေ့ရှိကြောင်း သိရသည်။

အကယ်၍ သင်သည် အတိုင်းအတာများစွာဖြင့် ဒေတာများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်နေပြီး ဒေတာ၏ အရင်းခံဖြန့်ဖြူးမှုကို ရောင်ပြန်ဟပ်ရန် သေချာသည့် ကျပန်းနမူနာများကို ရယူရန် လိုအပ်ပါက ဤနမူနာနည်းလမ်းသည် အထူးအကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။