Сетка ureal
параметры равномерно в своей области значений
B = gridureal(A,N)
[B,SampleValues] = gridureal(A,N)
[B,SampleValues] = gridureal(A,NAMES,N)
[B,SampleValues] = gridureal(A,NAMES1,N1,NAMES2,N2,...)
B = gridureal(A,N)
подстановки N
равномерно разнесенные выборки неопределенных реальных параметров в A
. Выборки выбираются так, чтобы срезать «по диагонали» кубик пространства неопределенности действительного параметра. Область массива B
имеет размер, равный [size(A) N]
. Например, предположим A
имеет 3 неопределенных реальных параметра, скажем X
, Y
и Z
. Предположим (x1, x2 , , and xN
) обозначают N
равномерные выборки X
по своей области значений. Аналогично для Y
и Z
. Затем выборка A
в точках (x1, y1, z1)
, (x2, y2, z2)
, и (xN, yN, zN)
для получения результата B
.
Если A
зависит от дополнительных неопределенных объектов, тогда B
будет неопределенным объектом.
[B,SampleValues] = gridureal(A,N)
дополнительно возвращает определенные выборочные значения (как a structure
имена которых являются именами A'
s неопределенные элементы) неопределенных сохранений. Следовательно, B
то же, что и usubs(A,SampleValues)
.
[B,SampleValues] = gridureal(A,NAMES,N)
отбирает только неопределенные остатки, перечисленные в NAMES
переменная (cell
, или char
массив). Все записи NAMES
которые не являются элементами A
просто игнорируются. Обратите внимание, что gridureal(A, fieldnames(A.Uncertainty),N)
то же, что и gridureal(A,N)
.
[B,SampleValues] = gridureal(A,NAMES1,N1,NAMES2,N2,...)
принимает N1
выборки неопределенных реальных параметров, перечисленные в NAMES1
, и N2
выборки неопределенных реальных параметров, перечисленные в NAMES2
и так далее. size(B)
будет равен [size(A) N1 N2 ...]
.