Посмотрите в
Джекел П. Применение методов Монте-Карло в финансах: [Пер. с англ.] / П.Джекел. - М.: Интернет-трейдинг, 2004. - 256 с.
В этой книге немного написано об алгоритме выборки латинского гиперкуба, без подробностей. Это именно тот метод который мне нужен для равномерного заполнения области гиперкуба. Вопрос к специалистам, как правильно реализуется этот метод.
Немного о том, где я собираюсь его применить. У меня есть код в котором заложена некая функциональная модель

. Область определения аргументов
![$X_p\in[X^{\min}_{p},X^{\max}_{p}]$, где $ p=1..k$ $X_p\in[X^{\min}_{p},X^{\max}_{p}]$, где $ p=1..k$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/8/0/9/809ac4187fc34563674632a510ee816282.png)
. Область изменения каждого из аргументов я разбиваю на

узлов. Получаю

дискретных значений (в узлах) каждого из

параметров:

, где

,

. Для того чтобы покрыть всю область изменения параметров мне нужно сделать

расчетов. При большом числе параметров и даже при относительно малом разбиении области получается большое число. Поэтому в расчетах нужно использовать метод латинского гиперкуба. Литературы с подробным объяснениями на русском языке не нашел. Если есть у кого, поделитесь пожалуйста. Первый вопрос который сильно не понятен, как соотносятся между собой число расчетов по коду

, которые будут производиться с числом

узлов на которые я разбил область изменения каждого из параметров. Должны ли эти числа совпадать или нет?