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在这份文件中,我们介绍了一个源码,该源码会在平方空间上产生随机领域。这个随机领域可以通过拉丁超立方抽样来创建,并且其空间相关性是基于Cholesky分解算法。值得注意的是,拉丁超立方抽样是一种高效的抽样方法,它可以确保样品点的均匀分布,从而提高了采样的准确性。而Cholesky分解算法则是一种基于矩阵分解的方法,用于计算随机场的相关性。通过这些技术的结合,我们可以得到一个更为准确的随机领域,以满足不同的实际需求。