net
準乱数の点集合を生成
説明
例
ハルトン点集合の作成
3 次元のハルトン点集合を生成し、最初の 1000 個の値をスキップしてから、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 (89180190640991 points) Properties: Skip : 1000 Leap : 100 ScrambleMethod : none
scramble
を使用して、基数反転スクランブルを適用します。
p = scramble(p,'RR2')
p = Halton point set in 3 dimensions (89180190640991 points) Properties: Skip : 1000 Leap : 100 ScrambleMethod : RR2
net
を使用して、最初の 4 つの点を生成します。
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
かっこでインデックスを指定して、11 番目の点まで 3 つごとに点を生成します。
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
入力引数
n
— 取得する点の個数
正の整数スカラー
点集合から取得する点の個数。正の整数スカラーを指定します。n
は 1
と length(p)
(p
内の点の個数) の間でなければなりません。
net
は、常に p
内の最初の n
個の点を返します。異なる n
個の点の集合を準乱数列から選択するには、Leap
および Skip
プロパティまたはオブジェクト関数 scramble
を使用して p
を変更できます。あるいは、オブジェクト関数 net
ではなくかっこによるインデックス指定を使用して、p
内の点にアクセスできます。
例: 1024
データ型: single
| double
バージョン履歴
R2008a で導入
参考
qrandstream
| haltonset
| sobolset
| scramble
| reduceDimensions
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