Từ một câu trả lời trong một câu hỏi trước đó , tôi đã được hướng tới chuỗi Halton, vì đã tạo ra một tập các vectơ bao phủ một không gian mẫu thống nhất khá đồng đều. Nhưng trang wikipedia đề cập rằng các số nguyên tố cao hơn đặc biệt thường có mối tương quan cao trong loạt bài này. Đây dường như là trường hợp của bất kỳ cặp số nguyên tố cao nào có cỡ mẫu tương đối ngắn - và ngay cả khi các biến không tương quan, không gian mẫu không được lấy mẫu đều, thay vào đó là các dải chéo có mật độ mẫu cao trên không gian .
Bởi vì tôi đang sử dụng các vectơ có độ dài từ 6 trở lên, chắc chắn tôi sẽ phải sử dụng một số số nguyên tố mà đây là một vấn đề (mặc dù không tệ như trong ví dụ đã nêu) và một số cặp biến sẽ được lấy mẫu không đồng nhất trong mặt phẳng mẫu của chúng. Sử dụng chuỗi Sobol để tạo ra một tập hợp tương tự đối với tôi (chỉ từ việc nhìn vào biểu đồ) để tạo mẫu giữa các cặp biến được phân bố đều hơn nhiều, ngay cả đối với số lượng mẫu tương đối nhỏ. Điều này có vẻ hữu ích hơn nhiều, và vì vậy tôi tự hỏi khi nào một chuỗi Halton sẽ có lợi hơn? Hay đó chỉ là chuỗi Halton dễ tính toán hơn?
Lưu ý: thảo luận về các chuỗi khác biệt thấp đa chiều khác cũng được hoan nghênh.