图书介绍
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- （荷）克莱内著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：9787121110115
- 出版时间：2010
- 标注页数：176页
- 文件大小：10MB
- 文件页数：187页
- 主题词：计算机仿真－实验
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图书目录
第1章 引言1
1.1什么是仿真1
1.2什么是DASE6
1.3 DASE的符号和术语8
1.4习题解答11
第2章 低阶多项式回归元模型及其设计：基本原理12
2.1简介12
2.2线性回归分析：基础理论15
2.3线性回归分析：一阶多项式21
2.3.1单因子一阶多项式21
2.3.2多因子一阶多项式22
2.4用于一阶多项式的分辨率Ⅲ设计29
2.4.1分辨率为Ⅲ的2k-p设计29
2.4.2分辨率为Ⅲ的Plackett-Burman设计31
2.5回归分析：因子交互作用32
2.6两因子交互效应的设计方法：分辨率Ⅳ设计34
2.7两因子交互效应设计方法：分辨率V设计37
2.8回归分析：二阶多项式40
2.9二阶多项式设计：中心复合设计（CCD）40
2.10最优设计和其他设计42
2.11元模型验证43
2.11.1决定系数和相关系数44
2.11.2交叉验证46
2.12更多仿真应用51
2.13本章小结53
2.14附录：名义因子的编码54
2.15 习题解答56
第3章 经典假设回顾59
3.1简介59
3.2多元仿真输出60
3.2.1多元仿真输出设计62
3.3非正态仿真输出62
3.3.1正态分布假设的真实性63
3.3.2检验正态分布假设64
3.3.3仿真输入输出数据的变换，折叠法和多步法64
3.4非齐次方差仿真输出69
3.4.1方差一致假设的真实性70
3.4.2常数方差的检验70
3.4.3方差稳定变换71
3.4.4非齐次方差条件下的最小二乘估计71
3.4.5非齐次方差条件下的设计73
3.5公共随机数74
3.5.1公共随机数假设的真实性75
3.5.2可供使用的分析方法75
3.5.3在公共随机数情况下的设计77
3.6无效低阶多项式元模型77
3.6.1检验元模型的有效性78
3.6.2回归自变量和因变量的变换78
3.6.3在低阶多项式模型中加上高阶项79
3.6.4非线性元模型79
3.7本章小结79
3.8习题解答80
第4章 仿真优化81
4.1简介81
4.2响应面方法：经典变量84
4.3广义响应面方法：多输出和限制条件88
4.4检验估计最优：KKT条件92
4.5风险分析97
4.5.1拉丁超立方体采样100
4.6稳健优化：Taguchian方法103
4.6.1案例研究：爱立信供应链106
4.7本章小结108
4.8习题解答108
第5章 Kriging元模型109
5.1简介109
5.2 Kriging基础110
5.3 Kriging的最新成果115
5.4 Kriging设计116
5.4.1随机仿真中的预测量方差118
5.4.2确定性仿真中的预估量方差119
5.4.3相关设计方法120
5.5本章小结121
5.6习题解答122
第6章 筛选设计123
6.1简介123
6.2顺序分支法125
6.2.1最简单SB方法概述125
6.2.2最简单SB方法的数学描述129
6.2.3案例研究：爱立信供应链130
6.2.4两因子交互作用的SB方法132
6.3本章小结134
6.4习题解答134
第7章 结束语135
参考文献137
中英文术语对照171