Проект D-optimal от кандидата установил обмены строки использования
rlist = candexch(C,nrows)
rlist = candexch(C,nrows,Name,Value)
использует обменный строкой алгоритм, чтобы выбрать проект D-optimal из набора кандидата rlist = candexch(C,nrows)C.
генерирует проект D-optimal с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары rlist = candexch(C,nrows,Name,Value)Name,Value.
|
|
|
Желаемое количество строк в проекте. |
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
|
Когда Значение по умолчанию: |
|
Значение по умолчанию: случайное подмножество строк |
|
Максимальное количество итераций, положительного целого числа. Значение по умолчанию: |
|
Структура, которая задает, запуститься ли параллельно, и задает случайный поток или потоки. Эта опция требует Parallel Computing Toolbox™. Создайте структуру
Значение по умолчанию: |
|
Значение по умолчанию: |
|
Число раз, чтобы попытаться сгенерировать проект от новой отправной точки. Алгоритм использует случайные точки для каждой попытки, кроме возможно первого. Значение по умолчанию: |
|
Вектор длины |
Этот пример показывает, как сгенерировать проект D-optimal, когда существует ограничение на набор кандидата, таким образом, функция rowexch не является соответствующей.
F = (fullfact([5 5 5])-1)/4; % factor settings in unit cube
T = sum(F,2)<=1.51; % find rows matching a restriction
F = F(T,:); % take only those rows
C = [ones(size(F,1),1) F F.^2];
% compute model terms including
% a constant and all squared terms
R = candexch(C,12); % find a D-optimal 12-point subset
X = F(R,:); % get factor settingscandexch выбирает стартовый проект X наугад и использует обменный строкой алгоритм, чтобы итеративно заменить строки X строками C в попытке улучшить детерминант X'*X.
Функция rowexch также генерирует проекты Д-оптимэла с помощью обменного строкой алгоритма, но она автоматически генерирует набор кандидата, который подходит для заданной модели. Функция daugment увеличивает набор фиксированных точек проекта с помощью координатно-обменного алгоритма; параметр 'start' обеспечивает ту же функциональность с помощью алгоритма обмена строки.