Факторное пространство

Cтраница 2

В общем случае ограничения определяют в факторном пространстве область Q допустимых сочетаний уровней факторов. Пример образования такой области в двухмерном пространстве приведен на рис. 6.15. Штриховка указывает прилегающую к границе часть области недопустимых сочетаний значений факторов. Следовательно, задачу оптимизации при наличии ограничений можно математически сформулировать как задачу поиска экстремума Y ( X) на подмножестве значений X, принадлежащих области Q. [16]

Исходный симплекс может быть по-разному ориентирован в факторном пространстве. [17]

При экспериментальном поиске стационарной точки Xе в факторном пространстве переменных X осуществляется локальное изучение поверхности отклика по результатам ряда экспериментов, специально спланированных вблизи текущей точки. [18]

Симплексный метод и крутое восхождение по поверхности отклика. [19]

Исходный симплекс может быть по-разному ориентирован в факторном пространстве. [20]

Метод крутого восхождения - это такое движение в факторном пространстве в направлении градиента, при котором переход от точки к точке сопровождается одновременным изменением значений всех факторов. [21]

Этой комбинации значений факторов соответствует многомерная точка в факторном пространстве, которая и принимается за исходную точку при построении плана эксперимента. Координаты этой точки называют основными ( нулевыми) уровнями факторов. [22]

Ограничения на факторы выделяют некоторую разрешенную область в факторном пространстве. Исходный план строится обычно далеко от границ, но блуждания могут приводить к ним симплекс. [23]

Zh - новые оси координат, повернутые в факторном пространстве на некоторый угол относительно осей х, Хг... [24]

Графическая интерпретация результатов исследования компрессорной скважины методом эволюционного планирования. [25]

На рис. 56, а приводится расположение точек в факторном пространстве. [26]

Применение методов поиска оптимальной области дает возможность найти в факторном пространстве точку, принимаемую за центр плана второго порядка. В результате постановки опытов в окрестностях этой точки по планам второго порядка экспериментатор получает уравнение регрессии, описывающее оптимальную область факторного пространства. По виду уравнения регрессии обычно не удается установить вид поверхности отклика и выявить оптимальный режим. Поэтому приходится прибегать к математическим методам исследования. Для этой цели используют методы аналитической геометрии и линейной алгебры. Здесь будут рассмотрены только центральные поверхности отклика ( эллиптический и гиперболический параболоиды), с которыми часто приходится иметь дело на практике. [27]

При заданном расположении точек, соответствующих значениям переменных в факторном пространстве, задача сводится к отысканию поверхности простейшего вида, проходящей достаточно близко от заданных точек. Не всякое расположение точек в факторном пространстве может обеспечить решение поставленной задачи. Поэтому возникает необходимость подобрать расположение точек, число которых было бы не очень велико. Теория планирования эксперимента позволяет дать рекомендации о числе и расположении точек в факторном пространстве любого числа измерений для простейших поверхностей 2-го и 3-го порядков. [28]

Целью планирования МФИН является выбор числа и расположения в факторном пространстве экспериментальных точек так, чтобы при минимуме точек получить информацию, достаточную для определения характеристик надежности объекта. [29]

Целью планирования МФИН является выбор числа и расположения SB факторном пространстве экспериментальных точек так, чтобы при минимуме точек получить информацию, достаточную для определения характеристик надежности изделия. [30]

Страницы: 1 2 3 4