SobolEngine

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

The torch.quasirandom.SobolEngine 是一个生成（打散的）Sobol序列的引擎。Sobol序列是低差异拟随机序列的例子。

此 Sobol 序列引擎实现能够采样高达 21201 维度的序列。它使用了来自 https://web.maths.unsw.edu.au/~fkuo/sobol/ 的方向数，这些方向数是通过搜索准则 D(6) 获得的，最高可达 21201 维度。这是作者推荐的选择。

参考文献

• Art B. Owen. Scrambling Sobol and Niederreiter-Xing points. Journal of Complexity, 14(4):466-489, December 1998.

• I. M. Sobol. The distribution of points in a cube and the accurate evaluation of integrals. Zh. Vychisl. Mat. i Mat. Phys., 7:784-802, 1967.

参数

• dimension (Int) – 要绘制的序列的维度

• scramble (bool, optional) – 将此设置为 True 将生成打散的 Sobol 序列。打散能够生成更好的 Sobol 序列。默认为 False。

• seed (Int, optional) – 这是打散的种子。如果指定了此参数，则随机数生成器的种子将被设置为此值。否则，它会使用随机种子。默认为 None

示例

>>> 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]])

draw(n=1, out=None, dtype=None)

从 Sobol 序列中抽取 n 个点序列的函数。请注意，样本依赖于之前的样本。结果的大小为 $(n, dimension)$。

参数

• n (Int, optional) – 要抽取的点序列的长度。默认为 1

• out (Tensor, optional) – 输出张量

• dtype (torch.dtype, optional) – 返回张量的所需数据类型。默认为 None

返回类型

张量

draw_base2(m, out=None, dtype=None)

从 Sobol 序列中抽取 2**m 个点序列的函数。请注意，样本依赖于之前的样本。结果的大小为 $(2**m, dimension)$。

参数

• m (Int) – 要抽取的点数的（以 2 为底的）指数。

• out (Tensor, optional) – 输出张量

• dtype (torch.dtype, optional) – 返回张量的所需数据类型。默认为 None

返回类型

张量

fast_forward(n)

快进 SobolEngine 状态 n 步的函数。这相当于抽取 n 个样本而不使用它们。

参数

n (Int) – 要快进的步数。

reset()

将 SobolEngine 重置为基本状态的函数。