We introduce a new quality measure to assess randomized low-discrepancy point sets of finite size $n$. This new quality measure, which we call "pairwise sampling dependence index", is based on the concept of negative dependence. A negative value for this index implies that the corresponding point set integrates the indicator function of any unanchored box with smaller variance than the Monte Carlo method. We show that scrambled $(0,m,s)-$nets have a negative pairwise sampling dependence index. We also illustrate through an example that randomizing via a digital shift instead of scrambling may yield a positive pairwise sampling dependence index.


翻译:我们引入了新的质量衡量标准, 评估随机的低差异点数, 范围有限, 单位为$。 这个新的质量衡量标准, 我们称之为“ 偏差抽样依赖指数 ”, 以负依赖性概念为基础。 这个指数的负值意味着相应的点数将任何未分解的框的指标功能整合起来, 其差异小于蒙特卡洛方法。 我们显示, 折合的 $( 0. m, s)- $ net 具有负对比抽样依赖性指数。 我们还通过一个例子来说明, 通过数字转换而不是拼拼凑随机, 可能会产生正对比的抽样依赖性指数 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员