Вычислите неопределенную матрицу 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];

Вычислите матрицу в 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 оценивает M для четырех различных (a, b) комбинации (1,10), (2,11) и так далее. Поэтому B - массив числовых значений 1 на 2 на 4, содержащий четыре оцененных 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.

Вычислите M по сеткам параметров A и B.

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

Эта команда оценивает M для каждой четырех различных комбинаций значений (A(k),B(k)). B массив числовых значений 2 на 2 на 4 на 3, который является массивом значений M 4 на 3, т.е. M вычисляется по сеткам параметров.

Вычислите массив неопределенных моделей, подстановив массив значений неопределенному параметру.

Создайте неопределенную матрицу 1 на 2 с двумя неопределенными параметрами.

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

Замените 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 из неопределенных матриц 1 на 2, которые содержат один неопределенный параметр b.

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

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

The '-batch' флаг вызывает usubs чтобы вычислить каждую модель в массиве при всех трех значениях b. Таким образом B массив 4 на 3 M значения.

The '-batch' синтаксис здесь приводит к тому же результату, что и параметрический сетчатый подход, используемый в предыдущем примере:

aval = [1;2;3;4];
bval = [10;20;30];
[as,bs] = ndgrid(aval,bval);
B = usubs(M,'a',as,'b',bs);

Вычислите массив неопределенных моделей, подстановив другое значение неопределенному параметру 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];

Замените 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 из неопределенных матриц 1 на 2, которые содержат один неопределенный параметр b.

Для каждой модели в массиве Ma, оценить b. Использование b = 10 для первой записи в массиве, b = 20 для второй записи и так далее.

B = usubs(Ma,'b',{10;20;30;40},'-once');

The '-once' флаг вызывает usubs чтобы вычислить первую модель в массиве с помощью первого заданного значения для b, вторая модель для второго заданного значения и т.д.

Замените неопределенные параметры в неопределенных моделях значениями, заданными в форме массива структур, как возвращено usample.

Это полезно, например, когда у вас есть несколько неопределенных моделей, которые используют один и тот же набор параметров, и вы хотите оценить все модели с одинаковыми значениями параметров.

Создайте две неопределенные матрицы, которые имеют одинаковые неопределенные параметры, a и b.

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

Сгенерируйте некоторые случайные выборки M1.

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

M1rand - массив из пяти значений M1, оцениваемый при случайным образом сгенерированных значениях a и b. Эти a и b значения возвращаются в массиве структур samples.

Исследуйте массив структур 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. Потому что M2 имеет те же параметры, можно использовать эту структуру для оценки M2 при том же множестве значений.

M2rand = usubs(M2,samples);

Эта команда возвращает массив экземпляров 1 на 5 M2.