Симулируйте линейные модели с неопределенностью с помощью Метода Монте-Карло
simsd
симулирует линейные модели с помощью Метода Монте-Карло. Команда выполняет несколько симуляций с помощью различных значений неопределенных параметров модели и различной реализации аддитивного шума и начальных условий симуляции. simsd
Методы Монте-Карло использования, чтобы сгенерировать неопределенность ответа, тогда как sim
генерирует неопределенность с помощью Формулы Приближения Гаусса.
simsd(
симулирует и строит ответ 10 встревоженной реализации идентифицированной модели sys
,udata
)sys
. Входные данные симуляции udata
используется для расчета симулированный отклик.
Параметры встревоженной реализации sys
сопоставимы с ковариацией параметра исходной модели, sys
. Если sys
не содержит информацию о ковариации параметра, эти 10 симулированных откликов идентичны. Для получения информации о том, как информация о ковариации параметра используется, чтобы сгенерировать встревоженные модели, видеть Генерирующиеся Возмущения Идентифицированной Модели.
simsd(
симулирует отклик системы с помощью поведения симуляции, заданного в наборе опции sys
,udata
,N
,opt
)opt
. Используйте opt
задавать неопределенность в начальных условиях и включать эффект аддитивных воздействий.
Симулированные отклики все идентичны если sys
не содержит информацию о ковариации параметра, и вы не задаете аддитивный шум или значения ковариации для начальных состояний. Вы задаете эти значения в AddNoise
и X0Covariance
опции opt
.
simsdOptions
| getcov
| sim
| rsample
| showConfidence