拉丁超立方抽样（LatinHypercubeSampling,LHS）是一种分层抽样技术，广泛应用于计算机实验、仿真建模和不确定性分析等领域。它通过将每个输入变量的范围划分为若干个等概率区间，并在每个区间内随机抽取一个样本点，确保所有样本点在整个变量空间内均匀分布。相比于简单随机抽样，拉丁超立方抽样能够以较少的样本数量更高效地覆盖参数空间，减少方差并提高估计精度。该方法特别适用于高维、计算成本高昂的模型，帮助研究人员更有效地探索输入变量的影响和输出响应的变化。