SobolEngine

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

torch.quasirandom.SobolEngine 是用于生成（扰频）Sobol 序列的引擎。Sobol 序列是低差异准随机序列的一个示例。

Sobol 序列引擎的此实现能够采样最大维度为 21201 的序列。它使用来自 https://web.maths.unsw.edu.au/~fkuo/sobol/ 的方向数，这些方向数是使用高达维度 21201 的搜索标准 D(6) 获得的。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, 可选) – 设置为 True 将生成扰频 Sobol 序列。扰频能够生成更好的 Sobol 序列。默认值：False。

• seed (Int, 可选) – 这是扰频的种子。如果指定，则随机数生成器的种子将设置为此值。否则，它将使用随机种子。默认值：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)

用于从 Sobol 序列中绘制 n 个点序列的函数。请注意，样本取决于之前的样本。结果的大小为 $(n, dimension)$。

参数

• n (Int, 可选) – 要绘制的点序列的长度。默认值：1

• out (Tensor, 可选) – 输出张量

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

返回类型

Tensor

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

用于从 Sobol 序列中绘制 2**m 个点序列的函数。请注意，样本取决于之前的样本。结果的大小为 $(2**m, dimension)$。

参数

• m (Int) – 要绘制的点数的（以 2 为底）指数。

• out (Tensor, 可选) – 输出张量

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

返回类型

Tensor

fast_forward(n)

用于将 SobolEngine 的状态快进 n 步的函数。这等效于绘制 n 个样本而不使用这些样本。

参数

n (Int) – 要快进的步数。

reset()

用于将 SobolEngine 重置为基本状态的函数。