Оценка неопределенной матрицы при нескольких различных значениях неопределенных параметров матрицы.

Создайте неопределенную матрицу с двумя неопределенными параметрами.

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

Оценка матрицы при 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 вычисляет M для четырех различных (a, bкомбинации (1,10), (2,11) и так далее. Поэтому B представляет собой массив числовых значений 1 на 2 на 4, содержащий четыре вычисленных значения M.

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

Создайте неопределенную матрицу 2 на 2 с 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 две сетки значений 4 на 3.

Вычислить M по сеткам параметров A и B.

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

Эта команда вычисляет M для каждой четырех различных комбинаций значений (A(k),B(k)). B множество числовых значений 2 на 2 на 4 на 3, которое является множеством ценностей 4 на 3 M, т.е. M вычисляется по сеткам параметров.

Оцените массив неопределенных моделей, заменив массив значений неопределенным параметром.

Создайте неопределенную матрицу 1 на 2 с двумя неопределенными параметрами.

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

Заменить a по каждому из значений 1, 2, 3 и 4.

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

Эта команда возвращает массив «4 на 1» неопределенных матриц «1 на 2», которые содержат один неопределенный параметр b.

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

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

'-batch' причины флага usubs для оценки каждой модели в массиве при всех трех значениях b. Таким образом B является массивом 4 на 3 M значения.

'-batch' синтаксис здесь дает тот же результат, что и метод сетки параметров, использованный 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, подставив другое значение для неопределенного параметра в каждой записи массива.

Создайте неопределенную матрицу 1 на 2 с двумя неопределенными параметрами.

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

Заменить a по каждому из значений 1, 2, 3 и 4.

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

Эта команда возвращает массив «4 на 1» неопределенных матриц «1 на 2», которые содержат один неопределенный параметр b.

Для каждой модели в массиве Ma, оценка b. Использовать 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' причины флага usubs для вычисления первой модели в массиве с использованием первого заданного значения для bвторая модель для второго заданного значения и т.д.

Замените неопределенные параметры в неопределенных моделях значениями, указанными в форме массива структуры, как возвращено usample.

Это полезно, например, при наличии нескольких неопределенных моделей, в которых используется один и тот же набор параметров, и при необходимости оценки всех моделей с одинаковыми значениями параметров.

Создайте две неопределенные матрицы с одинаковыми неопределенными параметрами. a и b.

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

Создание случайных выборок M1.

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

M1rand является массивом из пяти значений M1, оцениваемые при случайно сгенерированных значениях a и b. Они a и b значения возвращаются в массиве структуры samples.

Проверить массив структуры samples.

samples

samples=5×1 struct array with fields:
    a
    b

Имена полей samples соответствуют неопределенным параметрам M1. Значения являются значениями параметров, используемыми для генерации M1rand. Поскольку M2 имеет те же параметры, эту структуру можно использовать для анализа M2 при одном и том же наборе значений.

M2rand = usubs(M2,samples);

Эта команда возвращает массив экземпляров 1 на 5 M2.