[发明专利]基于SVD的大规模相关性随机变量两次排序抽样方法在审
| 申请号： | 202010759015.1 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111881591A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张靖 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 刘妮 |
| 地址： | 550025 贵州省*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于SVD的大规模相关性随机变量两次排序抽样方法，通过第一次排序消除LHS抽样获得的随机样本矩阵X的相关性，然后对获得的独立随机样本矩阵通过Nataf变换后进行第二次排序，生成具有预期相关性的随机样本矩阵。本发明基于SVD和LHS以及Nataf变换，提出了基于SVD的两次排序抽样方法模拟大规模相关性随机变量，SVD分解扩展了大规模相关性随机变量模拟方法的应用范围，即便相关系数矩阵为非正定的情况也能保证方法有效工作；两次排序方法保证了模拟的随机变量之间具有预期的相关性特性；Nataf变换实现了非线性相关系数矩阵变换。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svd 大规模 相关性 随机变量 两次 排序 抽样 方法 | ||
【主权项】：
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