P62 · 极值构型 · 本站原创 · 应用前沿

最坏二维投影下的均匀采样

1y0
0x1
已验证构造16 个高维点的前两维投影
n = 16当前纪录 · 打开子题

在 [0,1]^d 中放置 n 个点。对每一对坐标 (r, s),保留这两个坐标得到平面上的投影点集,用 P59 的精确公式算它的 L2 星偏差;全部 C(d,2) 个投影里最大的那个就是分数。让它尽可能小。

严格定义

  • 容器d 维单位超立方体 [0,1]^d
  • 提交恰好 n 个点,每个 d 个十进制坐标;允许重合
  • 目标最小化所有二维坐标投影的 L2 星偏差的最大值;C(d,2) 个投影共用同一个分母,最大值在整数分子上精确取得
  • 计分纪录是最坏投影清分母后的精确整数;页面显示该投影的偏差,向上取整到第 12 位小数

帮助理解

为什么盯着投影

高维的整体指标再好,也挡不住某两列合起来看条纹密布。计算机实验、渲染和 QMC 常由低阶交互主导,最坏的二维投影就是设计里最先坏掉的那面镜子。

前沿在哪里

投影均匀性是实验设计的活跃方向,但对固定 (n, d) 的连续最坏投影目标没有已发表的最优表。每个子题都开放。

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逐个 n 竞争

所有 n 的当前最佳解

每个 n 都是一道独立的子题,各有各的纪录和页面。选择任意一格查看当前构造,或提交更好的答案。

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DISCUSSION

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