Рекомендации для квазислучайных последовательностей с низким расхождением (например, Соболя) в Python / SciPy?

Question

Я хотел бы использовать квазислучайную последовательность, в частности Соболь, в рамках моделирования на основе SciPy. Какие-нибудь рекомендации по существующим, эффективным пакетам?

Answer 1

Является ли этот проект какое-либо использование?Если нет, то в соответствующей статье Википедии упоминаются подпрограммы C и Fortran в NAG и Числовые рецепты, которые, вероятно, не должны быть сложными для переноса или переопределения в Python.Есть также подпрограммы C в GSL .

Answer 2

Chaospy также является допустимой опцией.Это позволяет выбрать несколько подходов к выборке с низким несоответствием (включая «Соболь», «Латинский гиперкуб» и т. Д.) - для получения более подробной информации см. Документацию .

Answer 3

Для Последовательности Соболя Попробуйте sobol_seq .

Вообще говоря, лучший пакет, который я нашел для работы с квазислучайными последовательностями, это diversipy .

Существуют также пакеты, ориентированные на конкретные реализации, например, sudoku_lhs имеет дело с Латинские гиперкубы и вариант Ограничение типа Судоку .

pyDOE реализует как минимум Latin Hypercube (возможно, больше).

Самый интересный пакет, который я нашел, это py-design , который создает оболочку для кодов Fortran 90 примерно на 15 методах.К сожалению, похоже, что это не работает (некоторые активы отсутствуют).

Answer 4

В контексте анализа чувствительности библиотека SALib кажется интересной Он имеет генератор образцов Sobol и использует SciPy. Ссылка здесь: http://jdherman.github.io/SALib/