sdo.SampleOptions class

Пакет: sdo

Опции выборки параметра для sdo.sample

расширьте все на странице

Описание

Задайте опции метода, чтобы сгенерировать выборки параметра, с помощью sdo.sample, для анализа чувствительности.

Конструкция

opt = sdo.SampleOptions создает sdo.SampleOptions объект и значения по умолчанию присвоений к его свойствам.

Используйте запись через точку, чтобы изменить значения свойств. Например:

opt = sdo.SampleOptions;
opt.Method = 'lhs';

Свойства

Method

Выборка метода, заданного как одно из следующих значений:

  • 'random' — Случайные выборки чертятся от вероятностных распределений, заданных для параметров.

    Предположим, что вы задали значение для RankCorrelation свойство sdo.ParameterSpace возразите, что вы используете в выборке. Программное обеспечение использует метод Iman-Коновера, чтобы наложить корреляции параметра.

  • 'lhs' — Латинские выборки гиперкуба чертятся от вероятностных распределений, заданных для параметров. Используйте эту опцию в более систематическом заполняющем пространство подходе, чем случайная выборка.

    Предположим, что вы задали значение для RankCorrelation свойство sdo.ParameterSpace возразите, что вы используете в выборке. Программное обеспечение использует метод Iman-Коновера, чтобы наложить корреляции параметра.

  • 'sobol' — Sobol квазислучайные последовательности чертятся от вероятностных распределений, заданных для параметров. Используйте эту опцию в очень систематическом заполнении. Поскольку метод Sobol детерминирован, если вы хотите немного отличающиеся последовательности, изменяете MethodOptions свойство. Для получения дополнительной информации смотрите Генерирующиеся Квазислучайные числа (Statistics and Machine Learning Toolbox).

    Предположим, что вы задали значение для RankCorrelation свойство sdo.ParameterSpace возразите, что вы используете в выборке. Программное обеспечение использует метод Iman-Коновера, чтобы наложить корреляции параметра.

    Программное обеспечение Requires Statistics and Machine Learning Toolbox™.

  • 'halton' — Холтон квазислучайные последовательности чертится от вероятностных распределений, заданных для параметров. Как метод Sobol, можно использовать метод Холтона в очень систематическом заполнении. Однако метод Sobol дает более систематическое заполнение, если у вас есть много параметров в вашем наборе параметра. Поскольку метод Холтона детерминирован, если вы хотите немного отличающиеся последовательности, устанавливаете MethodOptions свойство. Для получения дополнительной информации смотрите Генерирующиеся Квазислучайные числа (Statistics and Machine Learning Toolbox).

    Предположим, что вы задали значение для RankCorrelation свойство sdo.ParameterSpace возразите, что вы используете в выборке. Программное обеспечение использует метод Iman-Коновера, чтобы наложить корреляции параметра.

    Программное обеспечение Requires Statistics and Machine Learning Toolbox.

  • 'copula' — Случайные выборки чертятся от связки. Используйте эту опцию, чтобы наложить корреляции между параметрами с помощью связок. Вы задаете семейство связок и тип корреляции в MethodOptions свойство. Необходимо также задать значение RankCorrelation свойство sdo.ParameterSpace возразите, что вы используете в выборке.

    Программное обеспечение Requires Statistics and Machine Learning Toolbox.

Для получения дополнительной информации о методах выборки, смотрите, Генерируют Выборки Параметра для Анализа чувствительности.

Значение по умолчанию: 'random'

MethodOptions

Опции выборочного метода, заданные как структура. MethodOptions применимо только когда Method задан как 'sobol', 'halton', или 'copula'.

  • Method 'sobol' — Поскольку метод Sobol детерминирован, если вы хотите сгенерировать немного отличающиеся последовательности, измените значения по умолчанию в MethodOptions. Задайте MethodOptions как структура со следующими полями:

    • Skip — Количество начальных точек, чтобы проигнорировать в последовательности Sobol точек, заданных как неотрицательное целое число. Значением по умолчанию является 1.

    • Leap — Число точек, чтобы проигнорировать между выбранными точками в последовательности Sobol, заданной как неотрицательное целое число. Значение по умолчанию 0.

    • ScrambleMethod — Перестановка точек последовательности Sobol, заданных как структура со следующими полями:

      • Type — Имя метода скремблирования, заданного как 'MatousekAffineOwen' (Алгоритм скремблирования Matousek-Affine-Owen [1]). Наборы Sobol со скремблированием не детерминированы. Последовательные запуски с помощью этого алгоритма генерируют различные точки. Чтобы всегда генерировать те же точки последовательности Sobol, сбросьте генератор случайных чисел каждый раз с помощью rng команда.

      • Options — Задайте как массив пустой ячейки.

      Например, задайте ScrambleMethod как struct('Type','MatousekAffineOwen',Options',{{}}).

      Если вы не хотите скремблировать последовательность, задайте ScrambleMethod как [].

      Значение по умолчанию для ScrambleMethod 0x0 struct.

    • PointOrder — Закажите, в котором точки последовательности Sobol произведены, заданы как одно из следующего:

      • 'standard' — Точки произвели, совпадают с исходной реализацией последовательности Sobol.

      • 'graycode' — Последовательность Sobol сгенерирована с помощью реализации, которая использует Код Грея индекса вместо самого индекса.

      Значение по умолчанию для PointOrder 'standard'.

    Метод Sobol используется в очень систематическом заполнении. Однако некоторые комбинации MethodOptions значения могут привести к точкам последовательности, которые кластеризируются и не заполнение. После того, как вы сгенерировали выборки с помощью sdo.sample, просмотрите сгенерированные выборки, чтобы гарантировать, что они являются заполняющими пространство.

  • Method 'halton' — Поскольку метод Холтона детерминирован, если вы хотите сгенерировать немного отличающиеся последовательности, измените значения по умолчанию в MethodOptions. Задайте MethodOptions как структура со следующими полями:

    • Skip — Количество начальных точек, чтобы проигнорировать в последовательности Холтона точек, заданных как неотрицательное целое число. Значением по умолчанию является 1.

    • Leap — Число точек, чтобы проигнорировать между выбранными точками в последовательности Холтона, заданной как неотрицательное целое число. Значение по умолчанию 0.

    • ScrambleMethod — Перестановка точек последовательности Холтона, заданных как структура со следующими полями:

      • Type — Имя метода скремблирования, заданного как 'RR2' (алгоритм противоположного основания [2]).

      • Options — Задайте как массив пустой ячейки.

      Например, задайте ScrambleMethod как struct('Type','RR2',Options',{{}}).

      Если вы не хотите скремблировать последовательность, задайте ScrambleMethod как [].

      Значение по умолчанию для ScrambleMethod 0x0 struct.

    Метод Холтона используется в очень систематическом заполнении. Однако некоторые комбинации MethodOptions значения могут привести к точкам последовательности, которые кластеризируются и не заполнение. После того, как вы сгенерировали выборки с помощью sdo.sample, просмотрите сгенерированные выборки, чтобы гарантировать, что они являются заполняющими пространство.

  • Method 'copula' — MethodOptions структура со следующими полями:

    • Family — Семейство связок, заданное как одно из следующих значений:

      • 'Gaussian' — Гауссова связка

      • 't' — t связка

      Значением по умолчанию является 'Gaussian'.

    • Type — Тип порядковой корреляции, заданный как одно из следующих значений:

      • 'Spearman' — Порядковая корреляция копьеносца

      • 'Kendall' — Порядковая корреляция Кендалла

      Значением по умолчанию является 'Spearman'.

    • DOF — Степени свободы t связки, заданной как положительное число.

      Для Гауссовой связки задайте DOF как []. Спецификация DOF требуется для t связки.

      Значением по умолчанию является [].

Копировать семантику

Значение. Чтобы изучить, как классы значения влияют на операции копии, смотрите Копирование Объектов (MATLAB).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script
opt = sdo.SampleOptions
opt = 
  SampleOptions with properties:

           Method: 'random'
    MethodOptions: [0x0 struct]
Скрипт Open Live Script
opt = sdo.SampleOptions;
opt.Method = 'lhs';
Скрипт Open Live Script

Создайте набор опции по умолчанию.

opt = sdo.SampleOptions;

Задайте метод выборки как Sobol.

opt.Method = 'sobol';

Задайте метод скремблирования.

opt.MethodOptions.ScrambleMethod = struct('Type','MatousekAffineOwen','Options',{{}});
Скрипт Open Live Script
opt = sdo.SampleOptions;
opt.Method = 'copula';
opt.MethodOptions.Family = 't';
opt.MethodOptions.DOF = 2;

Ссылки

[1] Matousek, J. “На L2-несоответствии для Привязанных Полей”. Журнал Сложности. Издание 14, Номер 4, 1998, стр 527–556.

[2] Kocis, L. и В. Дж. Уайтн. “Вычислительные Расследования Последовательностей Низкого Несоответствия”. Транзакции ACM на Mathematical Software. Издание 23, Номер 2, 1997, стр 266–294.

Смотрите также

Темы

Документация Simulink Design Optimization
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте