众所周知,利用伪随机数的传统蒙特卡罗（MC）方法收敛速度比较慢,收敛速度为O(N-1/2)。为了克服这个缺点,我们利用超均匀随机数来代替伪随机数以取得较好的效果。在MC方法中利用超均匀序列称为拟蒙特卡罗（QMC）,我们可以给出QMC的理论上确界,但不能计算它的误差估计。为了弥补MC收敛速度慢和QMC不能计算误差的缺点,我们可以通过对拟随机数进行随机化（加扰）,这种方法我们称之为随机化拟蒙特卡罗（RQMC）方法。随机化拟蒙特卡罗保持了QMC的收敛速度,并且使我们可以获得QMC的误差估计,另外还为我们提供了更多的拟随机序列。随之来的的一个自然的问题是,在众多的序列中那个是最优的?去随机化就是在RQMC中得到的众多序列中寻找一个或一组最优序列。本文利用线性随机化对拟随机序列进行随机化,并利用差异度准则寻找了一个最优Halton序列。
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