Сравнение результатов метода Монте Карло и Гиперкуба

[alenov]

Добрый день! Для определенной функции $n$ переменных ($n=100$) было проведено большое количество испытаний методом Монте Карло ($k=10000$). Было принято, что распределение этой функции теперь достоверно известно. Метод Латинского Гиперкуба для выбора узловых точек для испытаний считается эффективнее, т.е. позволяет за меньшее число испытаний выяснить распределение исследуемой функции. Нужно найти число $k$ для метода Гиперкуба. У меня возникла проблема, как численно оценить расхождение между этими 2мя методами при разных значениях $k$, чтобы понять, что например 100 испытаний методом Гиперкуба еще недостаточно, а вот 200 уже в самый раз. Значение функции - это $n$-мерный вектор.

-- 11.03.2015, 18:07 --

Могу я посчитать что-то подобное: $\sqrt{\sum{(\frac{\Delta x_n^0 - \Delta x_n^1}{\Delta x_n^0})}^2}$, где $\Delta x_n=x_n \max - x_n \min$?