Я хотел бы сгенерировать набор гауссовых векторов среднего значения m и ковариации C в ухабистой форме, стандартный подход:
samplings_set = np.zeros((n,m.size))
for i in range(n):
vect = np.random.multivariate_normal(m,C)
vect.shape = (1,m.size)
samplings_set[i,:] = vect
Могу ли я сгенерировать ансамбль с помощью квазимонта Карло (QCM)? техники в numpy? (чтобы получить более представительный набор выборок)