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In general, it corresponds t.. 翻译

原文（英语）：

In general, it corresponds to the present state of classification of probability methods into three basic levels elaborated by the International Committee for the Security of Structures of the JCSS [7]. In the application fields, numerical simu-lation methods of the Monte Carlo type above all showed intensive development and use [8]. The description of the method in more detail can be found in numerous publications, see, e.g., [9]. In this connection, the applications of reliability methods are supported by intensive development of computer technology in the last decades. Among the frequently applied improved simulation methods of the Monte Carlo type, there is to be mentioned the method Latin Hypercube Sampling (LHS). The method LHS provides 更多：https://www.bmcx.com/ , in comparison with the classic Monte Carlo method (more exactly termed “Simple Random Sampling”), very good assessment of mean value, standard deviation, skewness, kurtosis, and of the distribution function see, e.g., [10]. This method provides important possibility for research workers to draw statistical conclusions even on the basis of relatively low number of simulations.

翻译结果（简体中文）1：

在一般情况下，它对应的概率方法的分类目前的状态分为三个基本层面阐述了由国际委员会为JCSS [7]的结构安全。在应用领域，以上所有类型的蒙特卡罗方法数值模拟的关系表明密集的开发和利用[8]。的方法更详细的说明，可以发现在众多的出版物，例如，见[9]。在这方面，可靠性的方法，应用计算机技术密集型发展，在过去的几十年的支持。之间的频繁应用的改进模拟方法蒙特卡洛类型更多：https://www.bmcx.com/ ，有被提及拉丁超立方体抽样（LHS）的方法。方法LHS提供比较经典的蒙特卡罗方法（更准确地称为“简单随机抽样”），非常好评估的平均值，标准差，偏度，峰度，和分布函数，例如，[10]。这种方法为研究人员提供了重要的可能性，甚至相对低一些模拟的基础上绘制的统计结论。

翻译结果（简体中文）2：

一般情况下，它对应于国际委员会拟订了 JCSS [7] 安全结构的三个基本级别的概率方法分类的现状。在应用程序字段中，数值分式的蒙特卡罗方法键入以上均显示集约化的发展，并使用 [8]。更详细的方法的描述可以发现在众多的出版物，见，例如更多：https://www.bmcx.com/ ，[9]。在这方面，在过去几十年的集约化发展的计算机技术支持可靠性方法的应用。之间经常应用改进的模拟方法蒙特卡罗类型，是有提及的拉丁文立方体取样 (LHS) 的方法。LHS 提供了与经典的蒙特卡罗方法（更确切地称为"简单随机抽样"），比较的方法很好评估和的平均值、标准偏差、偏斜度和峰度，分布函数，例如见 [10]。此方法提供了重要的可能性的研究人员统计结论甚至在模拟的人数相对较少的基础上。

翻译结果（简体中文）3：

一般来说,它对应于目前的分类的概率方法分为三个基本水平所阐述的国际委员会的结构的安全JCSS[7]。在应用领域、数值simu-lation蒙特卡洛方法类型首先显示集约发展、使用[8]。描述的详细方法中可以找到大量的出版物,看到的,例如,[9]。在这方面,应用程序的可靠性方法是由密集的计算机技术的发展在过去的几十年。在频繁的应用改进的模拟方法蒙特卡罗类型更多：https://www.bmcx.com/ ,有提到拉丁超立方采样的方法(与LHS)。该方法与LHS提供了,相比于经典的蒙特卡罗方法(更准确的称为“简单随机抽样”),很好的评估的平均值、标准差、偏斜度,峭度,和分布函数参见:[10]。该方法为研究人员提供了重要的可能性甚至画的统计结论的基础上,相对较少的模拟。

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