Nested Lattice Sampling: A New Sampling Scheme Derived by Randomizing Nested Orthogonal Arrays
嵌套格点抽样：随机化嵌套正交表的新抽样方案AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究计算机实验的抽样设计与均匀性，没有给出与所列经济计量细分领域直接对应的研究对象。
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代码、数据与补充材料
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嵌套格点抽样：随机化嵌套正交表的新抽样方案
- 研究问题
- 如何构造相互嵌套的样本，使大小样本均保持低维投影均匀性，并服务于多保真度计算机实验和模型的顺序评估？
- 方法与思路
- 作者使用嵌套置换随机化嵌套正交表，形成嵌套格点样本，并推导基于强度为二的嵌套正交表所得样本的若干统计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，关联于强度为 t 的嵌套正交表的两个样本，在不高于 t 的维度上均具有均匀性，并可用于模型校准和验证。
- 阅读关注点
- 读全文应核对嵌套置换的构造、均匀性的精确定义、统计性质的适用范围，以及多保真度与顺序实验如何配置样本。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体统计性质与实施限制未说明，不能推断方法在任意计算机模型上更高效。
原文摘要
A nested orthogonal array is an orthogonal array that contains a smaller orthogonal array as a subarray. We construct a new sampling scheme, called nested lattice sampling, by randomizing nested orthogonal arrays with nested permutations. For a pair of nested lattice samples associated with a nested orthogonal array of strength t, the points in both samples achieve uniformity in t or lower dimensions. Some statistical properties of nested lattice samples based on strength two nested orthogonal arrays are derived. The proposed sampling scheme is useful for running multifidelity computer experiments, sequential evaluation of computer models, and calibration and validation of computer models. This article has supplementary material online.