doe_decode — MULTIVAR `coding` op

• データ種: design → matrix

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.doe_decode(design=None, coded=None) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import doe; doe.doe_decode(design=None, coded=None) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsmultivar.get("doe_decode"))

使い方

design -> natural-unit matrix (n, k); or decode any coded point(s) with its ranges.

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.

詳しい使い方ガイド

• design_of_experiments ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(`matrix` を入力に取れる)

doe_encode · mv_pca · mv_pls · mv_confounding · mv_residual_pca

同カテゴリ(`coding`)

doe_encode

*Provenance: doe.py — MULTIVAR operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

doe_decode — MULTIVAR coding op

使い方