পূর্ববর্তী প্রশ্নের উত্তর থেকে , আমাকে হাল্টোন ক্রমের দিকে পরিচালিত করা হয়েছিল, ভেক্টরগুলির একটি সেট তৈরি করার জন্য যা একটি অভিন্ন নমুনা স্থান মোটামুটি সমানভাবে আচ্ছাদন করেছিল। তবে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় উল্লেখ করা হয়েছে যে উচ্চতর প্রাইমগুলি বিশেষত সিরিজের শুরুর দিকে প্রায়শই অত্যন্ত সংযুক্ত থাকে। এটি তুলনামূলকভাবে সংক্ষিপ্ত নমুনা আকারের সাথে কোনও জোড় উচ্চ প্রাইমের ক্ষেত্রে হতে পারে - এবং ভেরিয়েবলগুলি পরস্পর সম্পর্কিত না হলেও, নমুনা স্থানটি সমানভাবে নমুনাযুক্ত নয়, বরং স্থান জুড়ে উচ্চতর নমুনার ঘনত্বের তির্যক ব্যান্ড রয়েছে ।
যেহেতু আমি length বা তার বেশি দৈর্ঘ্যের ভেক্টরগুলি ব্যবহার করছি, আমি অবশ্যম্ভাবীভাবে কিছু প্রাইম ব্যবহার করতে হবে যার জন্য এটি একটি সমস্যা (যদিও উপরের উদাহরণের মতো খারাপ নয়), এবং কিছু জোড়ের ভেরিয়েবলগুলি অ-অভিন্নভাবে নমুনাযুক্ত হবে তাদের নমুনা বিমান। অনুরূপ সেট তৈরি করার জন্য সোবোল 'ক্রমটি ব্যবহার করা আমার কাছে মনে হয় (কেবল গ্রাফের দিকে তাকানো থেকে) বেশ কয়েকটি সমানভাবে বিতরণ করা এমন জোড়গুলির মধ্যে নমুনা উত্পন্ন করতে এমনকি অপেক্ষাকৃত কম সংখ্যক নমুনার জন্যও। এটি অনেক বেশি দরকারী বলে মনে হচ্ছে, এবং তাই আমি ভাবছি কখন একটি হ্যাল্টন ক্রম আরও উপকারী হবে? অথবা এটি কেবল হাল্টোন ক্রম গণনা করা সহজ?
দ্রষ্টব্য: অন্যান্য বহু-মাত্রিক নিম্ন-তাত্পর্যপূর্ণ ক্রমগুলির আলোচনাটিও স্বাগত।