doe_central_composite — MULTIVAR `plan` op

• Datenarten: keine → design (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.doe_central_composite(factors=3, alpha='rotatable', center=4, generators=None, inscribed=False) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import doe; doe.doe_central_composite(factors=3, alpha='rotatable', center=4, generators=None, inscribed=False) -> 'dict'; aus dem Register: opsmultivar.get("doe_central_composite"))

Verwendung

Zentral zusammengesetzter Versuchsplan (Box & Wilson 1951) -> design.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Three parts: the two-level factorial (full 2^k, or a fraction from generators as in doe_fractional_factorial — it must be resolution V or better so that every two-factor interaction of the quadratic model stays estimable), 2k axial points at ±alpha on each axis, and center centre points.

alpha: "rotatable" — alpha = F^(1/4) with F the number of factorial points (the prediction variance then depends only on the distance from the centre; Box & Hunter 1957), "face" — alpha = 1 (face-centred, three levels only), "spherical" — alpha = sqrt(k), or a number > 0.

inscribed=True shrinks the whole design by 1/alpha so that the axial points sit at the ends of the range (lo/hi) and the factorial points inside it; otherwise the factorial points sit at lo/hi and the axial points go outside the range — meta['outside_range'] then names the factors whose natural values leave lo..hi (check that the bench can be set there).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie design_of_experiments

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• doe_plan_tour — py -3.11 examples/doe_plan_tour.py

• multivar_inspection_tour — py -3.11 examples/multivar_inspection_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `design` als Eingabe)

doe_decode · rsm_fit · doe_main_effects · sens_morris · sens_sobol

Gleiche Kategorie (`plan`)

doe_lhs · doe_orthogonal_array · doe_fractional_factorial · doe_box_behnken

*Provenance: doe.py — MULTIVAR Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

doe_central_composite — MULTIVAR plan op