이전 질문 의 답변에서 나는 균일 한 샘플 공간을 상당히 균일하게 덮는 일련의 벡터를 만들기 위해 Halton 시퀀스를 지향했습니다. 그러나 위키 백과 페이지 는 높은 소수가 특히 시리즈 초반에 높은 상관 관계가 있다고 언급합니다. 상대적으로 샘플 크기가 짧은 모든 소수 쌍의 경우에 해당합니다. 변수가 상관 관계가 없어도 샘플 공간이 균등하게 샘플링되지 않고 공간 전체에 높은 샘플 밀도의 대각선 밴드 가 있습니다. .
길이가 6 이상인 벡터를 사용하고 있기 때문에 필연적으로 이것이 문제가되는 소수를 사용해야 할 것입니다 (위의 예와 같이 나쁘지는 않지만). 일부 변수 쌍은 불균일하게 샘플링됩니다. 그들의 샘플 비행기. 비슷한 세트를 생성하기 위해 Sobol의 시퀀스를 사용하면 (그래프를 보면) 비교적 적은 수의 샘플에서도 훨씬 더 균등하게 분포 된 변수 쌍 사이에 샘플을 생성하는 것으로 보입니다. 이것은 훨씬 더 유용한 것 같아서 Halton 시퀀스가 언제 더 유익 할까 궁금합니다. 아니면 Halton 시퀀스 만 계산하는 것이 더 쉬운가요?
참고 : 다른 다차원 저 분산 시퀀스에 대한 논의도 환영합니다.