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ソボル点集合の次元削減
pr = reduceDimensions(p,d)
pr = reduceDimensions(p,d) は、ソボル準乱数点集合 p を最初の d 次元に縮小します。d は、p の次元数以下でなければなりません。
pr
p
d
縮小された点集合 pr は sobolset オブジェクトです。
sobolset
例
すべて折りたたむ
7 次元のソボル点集合を生成し、点をスクランブルします。
p = sobolset(7); ps = scramble(p,'MatousekAffineOwen')
ps = Sobol point set in 7 dimensions (9007199254740992 points) Properties: Skip : 0 Leap : 0 ScrambleMethod : MatousekAffineOwen PointOrder : standard
ps 内の最初の 7168 個の点を、1024 個の点の 7 つのレベルにそれぞれ分割します。最初の 1024 個の点を 1 次元に、次の 1024 個の点を 2 次元に縮小します。以降についても同様にします。各レベルについて、各次元における点の値の分散を計算します。
ps
variance = NaN(7); for level = 1:7 pr = reduceDimensions(ps,level); pr.Skip = (level-1)*1024; pts = pr(1:1024,:); variance(level,1:level) = var(pts); end
分散をプロットします。濃い青のバーは 1 番目の次元における点の分散を、濃いオレンジのバーは 2 番目の次元における点の分散を示します。以降についても同様です。
bar(variance) xlabel('Level') ylabel('Variances')
ソボル点集合。sobolset オブジェクトを指定します。
点集合 p で保持する次元数。1 から p の次元数までの正の整数スカラーを指定します。常に、p の最初の d 次元が保持されます。
データ型: single | double
single
double
R2019a で導入
sobolset | net | scramble
net
scramble
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