Exponenta Banner

matlab.perftest.TimeExperiment.limitingSamplingError

Класс: matlab.perftest.TimeExperiment
Пакет: matlab.perftest

Создайте эксперимент времени для заданного предела погрешности и доверительного уровня

расширьте все на странице

Синтаксис

experiment = matlab.perftest.TimeExperiment.limitingSamplingError
experiment = matlab.perftest.TimeExperiment.limitingSamplingError(Name,Value)

Описание

пример

experiment = matlab.perftest.TimeExperiment.limitingSamplingError создает эксперимент времени для каждого элемента тестового набора, с заданными статистическими целями (такими как предел погрешности и доверительный уровень). Этот метод возвращает экземпляр FrequentistTimeExperiment. Этот синтаксис использует следующие значения по умолчанию, чтобы определить количество демонстрационных измерений.

  • Количество измерений прогрева: 4

  • Минимальное количество выборок: 4

  • Максимальному количеству выборок, собранных в конечном счете другие статистические цели, не соответствуют: 256

  • Объективный относительный предел погрешности для выборок: 0.05 (5%)

  • Доверительный уровень для выборок, чтобы быть в относительном пределе погрешности: 0.95 (95%)

experiment = matlab.perftest.TimeExperiment.limitingSamplingError(Name,Value) создает эксперимент времени с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Используйте этот синтаксис, чтобы заменить упомянутые выше значения по умолчанию.

Входные параметры

развернуть все

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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.

Пример: experiment = matlab.perftest.TimeExperiment.limitingSamplingError('RelativeMarginOfError',0.12,'MaxSamples',100) создает эксперимент времени, который собирает демонстрационные измерения, пока выборки не имеют относительный предел погрешности 12%, или пока это не собирает 100 измерений.

Количество измерений прогрева в виде неотрицательного целого числа. Значение задает число раз, что среда тестирования осуществляет тестовый код, чтобы нагреть его.

Минимальное количество демонстрационных измерений в виде положительного целого числа. Значение задает минимальное число раз, что среда тестирования осуществляет тестовый код после любых запусков прогрева. Среда тестирования осуществляет тестовый код, по крайней мере, MinSamples времена, независимо от того, достигает ли эксперимент статистических целей.

Максимальное количество демонстрационных измерений в виде положительного целого числа. Значение задает максимальное количество времен, что среда тестирования осуществляет тестовый код после NumWarmups. Если эксперимент не достигает статистических целей, среда тестирования собирается до MaxSamples.

Объективный относительный предел погрешности для выборок в виде положительного числа.

Среда тестирования вычисляет относительный предел погрешности для демонстрационного X использование уравнения

relMoE=T∗станд. (X)среднее значение (X)∗длина (X)

где T T-счет от распределения Студента T с помощью заданного ConfidenceLevel и length(X)-1 степени свободы.

Доверительный уровень для выборок, чтобы быть в относительном пределе погрешности в виде номера от 0 до 1.

Примеры

развернуть все

В вашей текущей рабочей папке создайте основанный на классах тест, preallocationTest.m, это сравнивает различные методы предварительного выделения.

classdef preallocationTest < matlab.perftest.TestCase
    methods(Test)
        function testOnes(testCase)
            x = ones(1,1e7);
        end
        function testIndexingWithVariable(testCase)
            id = 1:1e7;
            x(id) = 1;
        end
        function testIndexingOnLHS(testCase)
            x(1:1e7) = 1;
        end
        function testForLoop(testCase)
            for i=1:1e7
                x(i) = 1;
            end
        end
        
    end
end

Создайте тестовый набор.

suite = testsuite('preallocationTest');

Создайте эксперимент времени с переменным количеством демонстрационных измерений и запустите тесты.

import matlab.perftest.TimeExperiment
experiment = TimeExperiment.limitingSamplingError;
result = run(experiment,suite);
Running preallocationTest
.......... .......... .......... ..
Done preallocationTest
__________

Просмотрите тестовое действие для первого теста. Ваши результаты могут варьироваться.

result(1).TestActivity
ans =

  8×12 table

               Name               Passed    Failed    Incomplete    MeasuredTime    Objective         Timestamp             Host        Platform           Version                      TestResult                          RunIdentifier            
    __________________________    ______    ______    __________    ____________    _________    ____________________    ___________    ________    _____________________    ________________________________    ____________________________________

    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.056052       warmup      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.056227       warmup      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.055969       warmup      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.054961       warmup      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.052572       sample      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.051743       sample      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.051709       sample      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.051256       sample      05-Oct-2018 10:14:15    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    34fa8e1d-e21f-42b5-83bd-fd104ffcec12

Для этого теста среда тестирования эффективности собрала 4 измерения прогрева (значение по умолчанию) и 11 демонстрационных измерений. После 11 демонстрационных измерений среда тестирования эффективности удовлетворила статистическим целям по умолчанию.

Создайте эксперимент времени, который собирает два измерения прогрева и запускает тесты переменное число раз, чтобы достигнуть демонстрационного среднего значения с 10%-м относительным пределом погрешности на 90%-м доверительном уровне.

experiment = TimeExperiment.limitingSamplingError('NumWarmups',2,...
    'RelativeMarginOfError',0.10, 'ConfidenceLevel', 0.90);
result = run(experiment, suite);
Running preallocationTest
.......... .......... ....
Done preallocationTest
__________

Просмотрите тестовое действие для первого теста. Ваши результаты могут варьироваться.

result(1).TestActivity
ans = 
  6×12 table

               Name               Passed    Failed    Incomplete    MeasuredTime    Objective         Timestamp             Host        Platform           Version                      TestResult                          RunIdentifier            
    __________________________    ______    ______    __________    ____________    _________    ____________________    ___________    ________    _____________________    ________________________________    ____________________________________

    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.053963       warmup      05-Oct-2018 10:21:31    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    22e4507c-e12c-4cac-8730-aff65e75a2e1
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.053086       warmup      05-Oct-2018 10:21:31    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    22e4507c-e12c-4cac-8730-aff65e75a2e1
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.052502       sample      05-Oct-2018 10:21:31    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    22e4507c-e12c-4cac-8730-aff65e75a2e1
    preallocationTest/testOnes    true      false       false          0.05252       sample      05-Oct-2018 10:21:31    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    22e4507c-e12c-4cac-8730-aff65e75a2e1
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.052048       sample      05-Oct-2018 10:21:32    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    22e4507c-e12c-4cac-8730-aff65e75a2e1
    preallocationTest/testOnes    true      false       false         0.052434       sample      05-Oct-2018 10:21:32    MY-HOSTNAME     win64      9.6.0.966561 (R2019a)    [1x1 matlab.unittest.TestResult]    22e4507c-e12c-4cac-8730-aff65e75a2e1

Для этого теста среда тестирования эффективности собрала два измерения прогрева и девять демонстрационных измерений. После девяти демонстрационных измерений среда тестирования эффективности удовлетворила заданным статистическим целям.

Смотрите также

|

Темы

Введенный в R2016a

Документация MATLAB

Поддержка