SobolEngine

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

torch.quasirandom.SobolEngine 是一个用于生成（加扰的）Sobol 序列的引擎。Sobol 序列是低偏差拟随机序列的一个示例。

此 Sobol 序列生成引擎的实现能够采样维度最高达 21201 的序列。它使用来自 https://web.maths.unsw.edu.au/~fkuo/sobol/ 的方向数，这些方向数是使用搜索准则 D(6) 获取的，维度最高达 21201。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) – 要绘制序列的维度

• scramble (bool, optional) – 将此设置为 True 将生成加扰的 Sobol 序列。加扰能够生成更好的 Sobol 序列。默认值：False。

• seed (Int, optional) – 这是用于加扰的种子。如果指定，则将随机数生成器的种子设置为此值。否则，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)

从 Sobol 序列中绘制 n 个点组成的序列的函数。请注意，样本依赖于先前的样本。结果的大小为 $(n, dimension)$。

参数

• n (Int, optional) – 要绘制的点序列的长度。默认值：1

• out (Tensor, optional) – 输出张量

• dtype (torch.dtype, optional) – 返回张量所需的数据类型。默认值：None

返回类型

Tensor

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

从 Sobol 序列中绘制 2**m 个点组成的序列的函数。请注意，样本依赖于先前的样本。结果的大小为 $(2**m, dimension)$。

参数

• m (Int) – 要绘制点数的 (以 2 为底的) 指数。

• out (Tensor, optional) – 输出张量

• dtype (torch.dtype, optional) – 返回张量所需的数据类型。默认值：None

返回类型

Tensor

fast_forward(n)

将 SobolEngine 的状态快进 n 步的函数。这等同于绘制 n 个样本但不使用这些样本。

参数

n (Int) – 快进的步数。

reset()

将 SobolEngine 重置为初始状态的函数。