Ich arbeite derzeit an einem Projekt, in dem ich Zufallswerte mithilfe von quasi-zufälligen Punktmengen mit geringer Diskrepanz generiere , z. B. Halton- und Sobol-Punktmengen. Dies sind im Wesentlichen dimensionale Vektoren, die eine dimensionale einheitliche (0,1) Variable imitieren , jedoch eine bessere Streuung aufweisen. Theoretisch sollen sie dazu beitragen, die Varianz meiner Schätzungen in einem anderen Teil des Projekts zu verringern.
Leider bin ich auf Probleme gestoßen, mit denen ich gearbeitet habe, und ein Großteil der Literatur über sie ist dicht. Ich hatte daher die Hoffnung, von jemandem, der Erfahrung mit ihnen hat, einen Einblick zu bekommen oder zumindest einen Weg zu finden, um empirisch zu bewerten, was vor sich geht:
Wenn Sie mit ihnen gearbeitet haben:
Was genau ist Scrambling? Und wie wirkt es sich auf den Strom der erzeugten Punkte aus? Gibt es insbesondere einen Effekt, wenn die Dimension der Punkte, die generiert werden, zunimmt?
Warum erhalte ich zwei verschiedene Punkteströme, wenn ich mit MatousekAffineOwen Scrambling zwei Sobol-Punkteströme generiere? Warum ist dies nicht der Fall, wenn ich mit Halton-Punkten das Reverse-Radix-Scrambling verwende? Gibt es andere Verschlüsselungsmethoden für diese Punktmengen - und wenn ja, gibt es eine MATLAB-Implementierung davon?
Wenn Sie nicht mit ihnen gearbeitet haben:
- Angenommen, ich habe Folgen S 1 , S 2 , ... , S n von vermeintlich zufälligen Zahlen. Welche Art von Statistik sollte ich verwenden, um zu zeigen, dass sie nicht miteinander korrelieren? Und welche Zahl n würde ich benötigen, um zu beweisen, dass mein Ergebnis statistisch signifikant ist? Wie könnte ich dasselbe tun, wenn ich n Folgen S 1 , S 2 , ... , S n von d- dimensionalen Zufallsvektoren [ 0 , 1 ] hätte ?
Anschlussfragen zu Kardinals Antwort
Kann man theoretisch jede Verschlüsselungsmethode mit einer Sequenz mit geringer Diskrepanz kombinieren? In MATLAB kann ich Halton-Sequenzen nur mit einem umgekehrten Radix-Scrambling versehen. Ich frage mich, ob dies nur ein Implementierungs- oder ein Kompatibilitätsproblem ist.
Ich suche nach einer Möglichkeit, mit der ich zwei (t, m, s) Netze erzeugen kann, die nicht miteinander korreliert sind. Erlaubt mir MatouseAffineOwen dies? Wie wäre es, wenn ich einen deterministischen Scrambling-Algorithmus verwenden würde und einfach jeden k-ten Wert wählen würde, bei dem k eine Primzahl ist?