Optimal and orthogonal Latin hypercube designs for computer experiments
计算机实验的最优与正交拉丁超立方设计AI 解读 ↓
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计算机实验的最优与正交拉丁超立方设计
- 研究问题
- 在效应稀疏的计算机实验中，如何构造适合因素筛选的拉丁超立方设计，以兼顾每个因素所需运行次数、最优性和正交性？
- 方法与思路
- 作者提出适用于因素筛选的拉丁超立方设计，分析其运行次数效率、最优和正交性质，并构造完全二阶模型下的正交设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提筛选设计在每个因素所需的运行次数方面有效率，并具有最优和正交性质；另给出了完全二阶模型的正交设计。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对最优性的具体准则、正交所针对的模型项、设计规模限制，以及完全二阶模型下的构造方法。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明最优准则、构造条件和适用规模，不能据此判断所有实验情境中的优势。
原文摘要
Latin hypercube designs are often used in computer experiments as they ensure that few design points are redundant when there is effect sparsity. In this paper, designs suitable for factor screening are presented and they are shown to be efficient in terms of runs required per factor as well as having optimal and orthogonal properties. Designs orthogonal under full second‐order models are also constructed.