целые числа#
- QMCEngine.целые числа(l_bounds, *, u_bounds=None, n=1, конечная точка=False, workers=1)[источник]#
Генерировать n целые числа от l_bounds (включительно) до u_bounds (исключительно), или если endpoint=True, l_bounds (включительно) до u_bounds (включительно).
- Параметры:
- l_boundsint или array-like из int
Наименьшие (знаковые) целые числа для выборки (если не
u_bounds=None, в этом случае этот параметр равен 0 и это значение используется для u_bounds).- u_boundsint или array-like из int, необязательно
Если задано, одно выше наибольшего (знакового) целого числа для выбора (см. выше поведение, если
u_bounds=None). Если массивоподобный, должен содержать целочисленные значения.- nint, необязательный
Количество образцов для генерации в пространстве параметров. По умолчанию 1.
- конечная точкаbool, необязательно
Если истина, выборка из интервала
[l_bounds, u_bounds]вместо умолчания[l_bounds, u_bounds). По умолчанию False.- workersint, необязательный
Количество рабочих процессов для параллельной обработки. Если указано -1, используются все потоки CPU. Поддерживается только при использовании
HaltonПо умолчанию равно 1.
- Возвращает:
- samplearray_like (n, d)
Выборка QMC.
Примечания
Безопасно просто использовать то же самое
[0, 1)в целочисленное отображение с QMC, которое вы бы использовали с MC. Вы всё равно получаете несмещённость, сильный закон больших чисел, асимптотически бесконечное снижение дисперсии и конечную границу дисперсии для выборки.Для преобразования выборки из \([0, 1)\) to \([a, b), b>a\), с \(a\) нижние границы и \(b\) верхние границы, используется следующее преобразование:
\[\text{floor}((b - a) \cdot \text{sample} + a)\]