doe_central_composite — MULTIVAR `plan` op

• 데이터 종류: 없음 → design(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.doe_central_composite(factors=3, alpha='rotatable', center=4, generators=None, inscribed=False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import doe; doe.doe_central_composite(factors=3, alpha='rotatable', center=4, generators=None, inscribed=False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmultivar.get("doe_central_composite"))

사용법

중심 합성 설계(Box & Wilson 1951) -> design.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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).

자세한 사용 가이드

• design_of_experiments 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• doe_plan_tour — py -3.11 examples/doe_plan_tour.py

• multivar_inspection_tour — py -3.11 examples/multivar_inspection_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`design` 를 입력으로 받는 것)

doe_decode · rsm_fit · doe_main_effects · sens_morris · sens_sobol

같은 카테고리(`plan`)

doe_lhs · doe_orthogonal_array · doe_fractional_factorial · doe_box_behnken

*Provenance: doe.py — MULTIVAR 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

doe_central_composite — MULTIVAR plan op

사용법