拉丁超立方抽样
拉丁超立方抽樣（英語：Latin hypercube sampling，縮寫 LHS）是一種從多元參數分布中近似隨機抽樣的方法，屬於分層抽樣技術，常用於計算機實驗或蒙特卡洛積分等。
麥凱（McKay）等人於 1979 年提出了拉丁超立方抽樣。不過此前 Eglājs 於 1977 年獨立提出過相同的抽樣技術。1981 年，伊曼（Ronald L. Iman）等進一步發展了該方法。在統計抽樣中，拉丁方陣是指每行、每列僅包含一個樣本的方陣。拉丁超立方則是拉丁方陣在多維中的推廣，每個與軸垂直的超平面最多含有一個樣本。
假設有
  
    
      
        N
      
    
    {\displaystyle N}
  個變量（維度），可以將每個變量分為
  
    
      
        M
      
    
    {\displaystyle M}
  個概率相同的區間。此時，可以選取
  
    
      
        M
      
    
    {\displaystyle M}
  個滿足拉丁超立方條件的樣本點。需要注意的是，拉丁超立方抽樣要求每個變量的分區數量
  
    
      
        M
      
    
    {\displaystyle M}
  相同。不過，該方法並不要求當變量增加時樣本數
  
    
      
        M
      
    
    {\displaystyle M}
  同樣增加。