三种经典抽样方法对比

input_sample_halton、 input_sample_monte_carlo 和 input_sample_regular_grid 是三种不同的样本生成方法，每种方法有其特定的用途和优缺点：

1. input_sample_regular_grid（规则网格采样）

关系和用途：

• 描述：规则网格采样是在变量的取值范围内按照等间距生成的样本。每个变量的所有可能取值都被考虑到了，从而覆盖了整个变量空间。
• 优点：这种方法可以确保每个变量的每个可能取值都被均匀地考虑，因此适合用于需要全面覆盖整个变量空间的场景。
• 缺点：对于高维空间，规则网格采样会产生指数级增长的样本数，计算代价很高。
• 用途：适用于低维问题，或者需要详细了解变量空间中每个点的情况。例如，敏感性分析、低维度仿真和验证等。

2. input_sample_monte_carlo（蒙特卡洛采样）

关系和用途：

• 描述：蒙特卡洛采样通过随机生成样本点来逼近变量的真实分布。样本点是根据每个变量的概率分布独立生成的。
• 优点：适合处理高维问题，可以在不依赖于维度的情况下有效地进行采样。计算代价相对较低。
• 缺点：样本点分布可能不均匀，可能需要大量样本才能达到较高的精度。
• 用途：广