ドキュメンテーション

最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

scramble

クラス: qrandset

スクランブル準乱数点集合

構文

ps = scramble(p,type)
ps = scramble(p,'clear')
ps = scramble(p)

説明

ps = scramble(p,type) は、文字列 type で指定されたスクランブル型を使用して作成された、qrandset クラスの点集合 p のスクランブル コピー ps を返します。qrandset の異なるサブクラスの点集合は、次の表に示すように、異なるスクランブル型をサポートします。

サブクラスサブクラスの種類
haltonset

'RR2' — 基数反転を可能な限りすべての係数値に適用することによって駆動される累乗根逆係数の順列。スクランブルについては、[1] で説明します。

sobolset

'MatousekAffineOwen' — ランダム デジタル シフトと組み合わされたランダム線形スクランブル。スクランブルについては、[2] で説明します。

ps = scramble(p,'clear') は、すべてのスクランブル設定をp から取り除き、ps に結果を返します。

ps = scramble(p) は、すべてのスクランブル設定を p から取り除き、それらを元々適用されていた順に追加します。スクランブル アルゴリズムのランダム性のため、通常これは異なる点集合となります。

haltonset を使用して、3 次元ハルトン点集合を生成し、最初の 1000 個の値をスキップした後、そこから 101 番目ごとの点を保持します。

p = haltonset(3,'Skip',1e3,'Leap',1e2)
p = 
    Halton point set in 3 dimensions (8.918019e+013 points)
    Properties:
              Skip : 1000
              Leap : 100
    ScrambleMethod : none

scramble を使用して、逆基数スクランブルを適用します。

p = scramble(p,'RR2')
p = 
    Halton point set in 3 dimensions (8.918019e+013 points)
    Properties:
              Skip : 1000
              Leap : 100
    ScrambleMethod : RR2

net を使用して、最初の 4 点を生成します。

X0 = net(p,4)
X0 =
    0.0928    0.6950    0.0029
    0.6958    0.2958    0.8269
    0.3013    0.6497    0.4141
    0.9087    0.7883    0.2166

かっこインデックスを使用して、2 個おきに点を生成します (11 点まで)。

X = p(1:3:11,:)
X =
    0.0928    0.6950    0.0029
    0.9087    0.7883    0.2166
    0.3843    0.9840    0.9878
    0.6831    0.7357    0.7923

参考文献

[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.

この情報は役に立ちましたか?