Создание неопределенной сложной матрицы
M = ucomplexm('Name',NominalValue)
M = ucomplexm('Name',NominalValue,'WL',WLvalue,'WR',WRvalue)
M = ucomplexm('Name',NominalValue,'Property',Value)
M = ucomplexm('Name',NominalValue) создает неопределенную комплексную матрицу, представляющую шар из комплексных матриц, центрированных в NominalValue и поименно Name.
M = ucomplexm('Name',NominalValue,'WL',WLvalue,'WR',WRvalue) создает неопределенную сложную матрицу с весами WL и WR. В частности, значения, представленные M все ли матрицы H которые удовлетворяют norm(inv(M.WL)*(H - M.NominalValue)*inv(M.WR)) <= 1. WL и WR являются квадратными, обратимыми и весовыми матрицами, которые количественно определяют размер и форму шара матриц, представленных этим объектом. Значения по умолчанию для WL и WR - идентификационные матрицы соответствующих размеров.
Разрешены пары «» конечное свойство/значение «», как в
M = ucomplexm('NAME',nominalvalue,'P1',V1,'P2',V2,...)
Собственность AutoSimplify управляет упрощением выражений с использованием неопределенной матрицы. Значение по умолчанию: 'basic', что означает применение элементарных способов упрощения по мере завершения операций. Другие значения для AutoSimplify являются 'off'', никакого упрощения не выполнено, и 'full' который применяет методы, подобные уменьшению модели, к неопределенному объекту.
Создать ucomplexm с именем F, номинальное значение [1 2 3; 4 5 6]и матрицы взвешивания WL = diag([.1.3]), WR = diag([.4 .8 1.2]).
F = ucomplexm('F',[1 2 3;4 5 6],'WL',diag([.1 .3]),... 'WR',diag([.4 .8 1.2]))
F = Uncertain complex matrix "F" with 2 rows and 3 columns.
Выполните выборку разницы между неопределенной матрицей и ее номинальным значением в 80 точках, получая матрицу 2 на 3 на 80 typicaldev.
typicaldev = usample(F - F.NominalValue,80);
Постройте гистограммы отклонений в (1,1) записи и (2,3) записи комплексной матрицы.
Абсолютные значения записи (1,1) и записи (2,3) показаны на графиках гистограммы. Типичные отклонения в (1,1) записи должны быть примерно в 10 раз меньше, чем типичные отклонения в (2,3) записи.
subplot(2,1,1); td11 = squeeze(typicaldev(1,1,:)); hist(abs(td11)); xlim([0 .25]) title('Sampled F(1,1) - F(1,1).NominalValue') subplot(2,1,2); td23 = squeeze(typicaldev(2,3,:)); hist(abs(td23)); title('Sampled F(2,3) - F(2,3).NominalValue')
