Оцените неопределенную матрицу в нескольких различных значениях неопределенных параметров матрицы.

Создайте неопределенную матрицу двумя неопределенными параметрами.

a = ureal('a',5);
b = ureal('b',-3);
M = [a b];

Оцените матрицу в четырех различных комбинациях значений для неопределенных параметров a и b.

B = usubs(M,'a',[1;2;3;4],'b',[10;11;12;13]);

Эта команда оценивает M для отличающихся четырех (aB) комбинации (1,10), (2,11), и так далее. Поэтому B 1 2 4 массивами числовых значений, содержащих четыре оцененных значения M.

Оцените неопределенную матрицу по сетке 3 на 4 значений неопределенных параметров матрицы.

Создайте неопределенную матрицу 2 на 2 двумя неопределенными параметрами.

a = ureal('a',5);
b = ureal('b',-3);
M = [a b;0 a*b];

Создайте массивы значений для неопределенных параметров.

aval = [1;2;3;4];
bval = [10;20;30];
[as,bs] = ndgrid(aval,bval);

Эта команда создает два 4 3 сетки значений.

Оцените M по сеткам параметра A и B.

B = usubs(M,'a',as,'b',bs);

Эта команда оценивает M для каждых четырех различных комбинаций значений (A(k),B(k))B 2 2 4 3 массивами числовых значений, которые являются 4 3 массив значений M, т.е. M оцененный по сеткам параметра.

Оцените массив неопределенных моделей, заменив массивом значений для неопределенного параметра.

Создайте 1 2 неопределенную матрицу двумя неопределенными параметрами.

a = ureal('a',5);
b = ureal('b',-3);
M = [a b];

Замените a каждым из значений 1, 2, 3, и 4.

Ma = usubs(M,'a',[1;2;3;4]);

Эта команда возвращается 4 1 массив 1 2 неопределенных матриц, которые содержат один неопределенный параметр b.

Для каждой модели в массиве Ma, оцените b в 10, 20, и 30.

B = usubs(Ma,'b',[10;20;30],'-batch');

'-batch' флаг вызывает usubs оценивать каждую модель в массиве во всех трех значениях b. Таким образом B 4 3 массив M значения.

'-batch' синтаксис здесь дает к тому же результату как подход сетки параметра, используемый в предыдущем примере:

aval = [1;2;3;4];
bval = [10;20;30];
[as,bs] = ndgrid(aval,bval);
B = usubs(M,'a',as,'b',bs);

Оцените массив неопределенных моделей, заменив различным значением неопределенный параметр в каждой записи в массиве.

Создайте 1 2 неопределенную матрицу двумя неопределенными параметрами.

a = ureal('a',5);
b = ureal('b',-3);
M = [a b];

Замените a каждым из значений 1, 2, 3, и 4.

Ma = usubs(M,'a',[1;2;3;4]);

Эта команда возвращается 4 1 массив 1 2 неопределенных матриц, которые содержат один неопределенный параметр b.

Для каждой модели в массиве Ma, оцените b. Используйте b = 10 для первой записи в массиве, b = 20 для второй записи, и так далее.

B = usubs(Ma,'b',{10;20;30;40},'-once');

'-once' флаг вызывает usubs оценивать первую модель в массиве с помощью первого заданного значения в b, вторая модель для второго заданного значения, и т.д.

Замените неопределенные параметры в неопределенные модели значениями, заданными в форме массива структур, как возвращено usample.

Это полезно, например, когда у вас есть несколько неопределенных моделей, которые используют тот же набор параметров, и вы хотите оценить все модели в тех же значениях параметров.

Создайте две неопределенных матрицы, которые имеют те же неопределенные параметры, a и b.

a = ureal('a',5);
b = ureal('b',-3);
M1 = [a b];
M2 = [a b;0 a*b];

Сгенерируйте некоторые случайные выборки M1.

[M1rand,samples] = usample(M1,5);

M1rand массив пяти значений M1, оцененный в случайным образом сгенерированных значениях a и b. Они a и b значения возвращены в массиве структур samples.

Исследуйте массив структур samples.

samples

samples=5×2 struct
    a
    b

Имена полей samples соответствуйте неопределенным параметрам M1. Значения являются значениями параметров, используемыми, чтобы сгенерировать M1rand. Поскольку M2 имеет те же параметры, можно использовать эту структуру, чтобы оценить M2 в том же множестве значений.

M2rand = usubs(M2,samples);

Эта команда возвращает массив 1 на 5 инстанцирований M2.