Python PyTorch SobolEngine用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.quasirandom.SobolEngine 的用法。

用法:

class torch.quasirandom.SobolEngine(dimension, scramble=False, seed=None)

参数：

• dimension(Int) -要绘制的序列的维数

• scramble(bool,可选的) -将此设置为True 将产生加扰的 Sobol 序列。加扰能够产生更好的 Sobol 序列。默认值：False。

• seed(Int,可选的) -这是争先恐后的种子。如果指定，随机数生成器的种子设置为此。否则，它使用随机种子。默认值：None

torch.quasirandom.SobolEngine 是用于生成(加扰)Sobol 序列的引擎。 Sobol 序列是低差异 quasi-random 序列的示例。

Sobol 序列引擎的这种实现能够对最大维度为 21201 的序列进行采样。它使用从 https://web.maths.unsw.edu.au/~fkuo/sobol/ 中使用搜索标准 D(6) 获得的方向编号，直到维度为 21201。这是推荐的选择作者。

参考

• 艺术 B. 欧文。加扰 Sobol 和Niederreiter-Xing 点。复杂性杂志，14(4):466-489，1998 年 12 月。

• I.M.索博尔。立方体中点的分布和积分的准确评估。 ZH。维奇斯尔。填充。我在。物理学，7：784-802，1967。

例子：

>>> soboleng = torch.quasirandom.SobolEngine(dimension=5)
>>> soboleng.draw(3)
tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.7500, 0.2500, 0.2500, 0.2500, 0.7500]])