为了提高样本数据的质量，文章提出了一种新的抽样方法——分层拉丁超立方体抽样，给出了该抽样方法的定义以及实现算法，证明了在相应条件下该抽样方法的估计精度比分层随机抽样方法更高，可以更有效地缩减蒙特卡罗方差。同时，还通过数值模拟比较了分层拉丁超立方体抽样与分层随机抽样在用蒙特卡罗方法估计定积分时的效果，数值模拟结果验证了上述结论的正确性。
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