doe_decode — MULTIVAR `coding` op

• Data kinds: design → matrix

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.doe_decode(design=None, coded=None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import doe; doe.doe_decode(design=None, coded=None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsmultivar.get("doe_decode"))

उपयोग

design -> प्राकृतिक इकाइयों का matrix (n, k); या किसी भी coded बिंदु को उसकी ranges से decode करें।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

coded=None returns the design's natural matrix recomputed from its coded matrix (so a hand-edited natural cannot drift from coded). Pass coded (k,) or (m, k) — e.g. a stationary point from multivar.rsm_fit — to map it to bench settings with the same ranges and scales.

उपयोग की विस्तृत guide

• design_of_experiments family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• doe_plan_tour — py -3.11 examples/doe_plan_tour.py

• multivar_inspection_tour — py -3.11 examples/multivar_inspection_tour.py

• poc_simcal_thin_film — py -3.11 examples/poc_simcal_thin_film.py

• sensitivity_tour — py -3.11 examples/sensitivity_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`matrix` को input के रूप में लेते हैं)

doe_encode · mv_pca · mv_pls · mv_confounding · mv_residual_pca

इसी category के (`coding`)

doe_encode

*Provenance: doe.py — MULTIVAR operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

doe_decode — MULTIVAR coding op