The sampling of the states :math:`\mathbf{x}` can be given explicitly or under
form of hypercubes, explicit or sampled according to classic distributions, or
-using Latin hypercube sampling (LHS). The computations are optimized according
-to the computer resources available and the options requested by the user. You
-can refer to the :ref:`section_ref_sampling_requirements` for an illustration
-of sampling. Beware of the size of the hypercube (and then to the number of
-computations) that can be reached, it can grow quickly to be quite large. When
-a state is not observable, a *"NaN"* value is returned.
+using Latin hypercube sampling (LHS) or Sobol sequences. The computations are
+optimized according to the computer resources available and the options
+requested by the user. You can refer to the
+:ref:`section_ref_sampling_requirements` for an illustration of sampling.
+Beware of the size of the hypercube (and then to the number of computations)
+that can be reached, it can grow quickly to be quite large. When a state is not
+observable, a *"NaN"* value is returned.
To be visible by the user while reducing the risk of storage difficulties, the
results of sampling or simulations has to be **explicitly** asked for using the
:math:`\mathbf{x}` can be given as in the
:ref:`section_ref_algorithm_EnsembleOfSimulationGenerationTask`, explicitly or
under form of hypercubes, explicit or sampled according to classic
-distributions, or using Latin hypercube sampling (LHS). The computations are
-optimized according to the computer resources available and the options
-requested by the user. You can refer to the
+distributions, or using Latin hypercube sampling (LHS) or Sobol sequences. The
+computations are optimized according to the computer resources available and
+the options requested by the user. You can refer to the
:ref:`section_ref_sampling_requirements` for an illustration of sampling.
Beware of the size of the hypercube (and then to the number of computations)
that can be reached, it can grow quickly to be quite large.
The sampling of the states :math:`\mathbf{x}` can be given explicitly or under
form of hypercubes, explicit or sampled according to classic distributions, or
-using Latin hypercube sampling (LHS). The computations are optimized according
-to the computer resources available and the options requested by the user. You
-can refer to the :ref:`section_ref_sampling_requirements` for an illustration
-of sampling. Beware of the size of the hypercube (and then to the number of
-computations) that can be reached, it can grow quickly to be quite large. When
-a state is not observable, a *"NaN"* value is returned.
+using Latin hypercube sampling (LHS) or Sobol sequences. The computations are
+optimized according to the computer resources available and the options
+requested by the user. You can refer to the
+:ref:`section_ref_sampling_requirements` for an illustration of sampling.
+Beware of the size of the hypercube (and then to the number of computations)
+that can be reached, it can grow quickly to be quite large. When a state is not
+observable, a *"NaN"* value is returned.
It is also possible to supply a set of simulations :math:`\mathbf{y}` already
established elsewhere (so there's no explicit need for an operator
The sampling of the states :math:`\mathbf{x}` can be provided explicitly or in
the form of hypercubes, explicit or sampled according to common distributions,
-or using Latin Hypercube Sampling (LHS). Depending on the method, the sample
-will be included in the domain described by its bounds, or will be descriptive
-of the unbounded domain of state variables.
+or using Latin Hypercube Sampling (LHS) or Sobol sequences. Depending on the
+method, the sample will be included in the domain described by its bounds, or
+will be descriptive of the unbounded domain of state variables.
These possible keywords are:
the Sobol sequence method. By nature, the points are included in the domain
defined by the explicit bounds.
+ *Remark: it is required to have Scipy version 1.7.0 or higher to use this
+ sampling option.*
+
Example :
``{"SampleAsMinMaxSobolSequence":[[0.,1.],[-1,3]]+[[2,11]]}`` for a state space of dimension 2 and 11 sampling points (there will be 16 points in practice).
L'échantillonnage des états :math:`\mathbf{x}` peut être fourni explicitement
ou sous la forme d'hypercubes, explicites ou échantillonnés selon des
distributions courantes, ou à l'aide d'un échantillonnage par hypercube latin
-(LHS). Les calculs sont optimisés selon les ressources informatiques
-disponibles et les options demandées par l'utilisateur. On pourra se reporter
-aux :ref:`section_ref_sampling_requirements` pour une illustration de
-l'échantillonnage. Attention à la taille de l'hypercube (et donc au nombre de
-calculs) qu'il est possible d'atteindre, elle peut rapidement devenir
+(LHS) ou par séquence de Sobol. Les calculs sont optimisés selon les ressources
+informatiques disponibles et les options demandées par l'utilisateur. On pourra
+se reporter aux :ref:`section_ref_sampling_requirements` pour une illustration
+de l'échantillonnage. Attention à la taille de l'hypercube (et donc au nombre
+de calculs) qu'il est possible d'atteindre, elle peut rapidement devenir
importante. Lorsqu'un état n'est pas observable, une valeur *"NaN"* est
retournée.
:ref:`section_ref_algorithm_EnsembleOfSimulationGenerationTask`, explicitement
ou sous la forme d'hypercubes, explicites ou échantillonnés selon des
distributions courantes, ou à l'aide d'un échantillonnage par hypercube latin
-(LHS). Les calculs sont optimisés selon les ressources informatiques
-disponibles et les options demandées par l'utilisateur. On pourra se reporter
-aux :ref:`section_ref_sampling_requirements` pour une illustration de
-l'échantillonnage. Attention à la taille de l'hypercube (et donc au nombre de
-calculs) qu'il est possible d'atteindre, elle peut rapidement devenir
+(LHS) ou par séquence de Sobol. Les calculs sont optimisés selon les ressources
+informatiques disponibles et les options demandées par l'utilisateur. On pourra
+se reporter aux :ref:`section_ref_sampling_requirements` pour une illustration
+de l'échantillonnage. Attention à la taille de l'hypercube (et donc au nombre
+de calculs) qu'il est possible d'atteindre, elle peut rapidement devenir
importante.
.. _mop_determination:
L'échantillonnage des états :math:`\mathbf{x}` peut être fourni explicitement
ou sous la forme d'hypercubes, explicites ou échantillonnés selon des
distributions courantes, ou à l'aide d'un échantillonnage par hypercube latin
-(LHS). Les calculs sont optimisés selon les ressources informatiques
-disponibles et les options demandées par l'utilisateur. On pourra se reporter
-aux :ref:`section_ref_sampling_requirements` pour une illustration de
-l'échantillonnage. Attention à la taille de l'hypercube (et donc au nombre de
-calculs) qu'il est possible d'atteindre, elle peut rapidement devenir
+(LHS) ou par séquence de Sobol. Les calculs sont optimisés selon les ressources
+informatiques disponibles et les options demandées par l'utilisateur. On pourra
+se reporter aux :ref:`section_ref_sampling_requirements` pour une illustration
+de l'échantillonnage. Attention à la taille de l'hypercube (et donc au nombre
+de calculs) qu'il est possible d'atteindre, elle peut rapidement devenir
importante. Lorsqu'un état n'est pas observable, une valeur *"NaN"* est
retournée.
L'échantillonnage des états :math:`\mathbf{x}` peut être fourni explicitement
ou sous la forme d'hypercubes, explicites ou échantillonnés selon des
distributions courantes, ou à l'aide d'un échantillonnage par hypercube latin
-(LHS). Selon la méthode, l'échantillon sera inclus dans le domaine décrit par
-ses bornes ou sera descriptif du domaine non borné des variables d'état.
+(LHS) ou par séquence de Sobol. Selon la méthode, l'échantillon sera inclus
+dans le domaine décrit par ses bornes ou sera descriptif du domaine non borné
+des variables d'état.
Ces mots-clés possibles sont les suivants :
méthode de séquences de Sobol. Par nature, les points sont inclus dans le
domaine défini par les bornes explicites.
+ *Remarque : il est nécessaire de disposer de Scipy en version supérieure à
+ 1.7.0 pour utiliser cette option échantillonnage.*
+
Exemple :
``{"SampleAsMinMaxSobolSequence":[[0.,1.],[-1,3]]+[[2,11]]}`` pour un espace d'état de dimension 2 et au moins 11 points d'échantillonnage (il y aura 16 points en pratique).
