応答が非線形曲線の場合の混合の最適化<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> SAS JMPシステムエンジニア、Bernd Heinen氏
James S. Dailey博士、BASFのグローバルテクニカルキーアカウントマネージャ
実験の結果が単なる一連の測定値ではない場合があります。それは曲線です。一連の曲線を比較する必要がある場合、どのようにして最適な混合を導き出すことができますか？この状況では、多くの実験者はどういうわけか代表的なX値を選び、実験の結果として関連するY値を使う傾向があります。したがって、彼らは貴重な情報の広いセットを無視します。ここでの解決策は、最適曲線が何であるかを理解し、各実験のパラメータ化曲線を当てはめ、パラメータを個々の実験の結果として解釈し、それらのパラメータに関して混合を最適化することです。分析プロセスでは、Graph Builder、Nonlinearプラットフォーム、およびFit Modelを使用して、利用可能なすべての情報を活用し、最適な結果を見つけます。ソリューション全体が動機付けされ、化学混合物最適化問題からのデータで実証されています。
データの可視化Re: 応答が非線形曲線の場合の混合の最適化<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />サンディエゴで開催された JMP Discovery Summit での講演を楽しみました。 これは古い問題に対する論理的な解決策のように思えます。あなたのアイデアとアプローチに感謝します。
