你好。
我是
这里
到
讲话
今天
关于
这
至关重要的
步
0
的 设计 的 实验。
真的 这 主意 的 这 是 到 拿 满的 优势
的 这 财富 的 不同的 工具 那 是 在下面 这 美国能源部 平台 在 跳转。
患病的 走 通过 什么 我们 应该 是 思维 关于
在 那些 早期的 阶段 的 一个 实验。
如果 你 看 在 这 美国能源部 平台 列表，
什么 你会 看 是 那 有 a 很多 的 不同的 选择。
之内 每个 选择， 有 许多 更多的 选择。
之内 一些 的 那些， 有 嵌套 可能性。
如果 你是 一个 专家 在 设计 的 实验，
这 财富 的 可能性 真的 感觉 喜欢 这样的 a 精彩的 放 的 工具。
I 爱 全部 的 这 选项 那 是 可用的 在 跳转 那 允许 我
到 创造 这 设计 那 I 真的 想 为了 a 特别的 实验。
但 如果 你是 只是 得到 开始， 然后 I 思考 这 放 的 可能性
能 感觉 a 小的 少量 令人生畏 和 有时 a 少量 压倒。
它 可能 是 a 小的 少量 喜欢 去
到 a 新的 种类 的 餐厅 那 你已经 绝不 到过 到 前。
某人 谁是 a 经验丰富的 游客 到 那些 种类 的 餐厅，
喜欢 全部 这 可能性 和 这 财富 的 选项 在 a 大的 菜单。
但 如果 你是 那里 为了 这 第一的 时间，
它 会 是 好的 如果 某人 引导 你 到 这 正确的 放 选择
所以 那 你 可以 制作 a 好的 决定
为了 那 第一的 访问 和 有 它 是 成功的。
这是 什么 我是 规划 在 说 关于 今天。
第一的， I 思考 这 钥匙 到 a 好的 实验 结果 是 到 真的 有
a 清除 感觉 的 什么 这 目标 的 这 实验 是。
患病的 讲话 通过 一些 不同的 可能性 的 常见的 目标
为了 实验 那 真的 帮助 我们 磨练 在 在 什么 是 尝试 到 完成
和 什么 将要 表明 a 成功 为了 那 实验。
然后 患病的 做 a 快的 走- 通过 的 一些
的 这 更多的 常见的 选择 的 设计 的 实验 选择 在 跳转，
和 然后 患病的 返回 到 如何 做 我们 相互影响 和 那些 对话 盒子 那 我们 得到
什么时候 我们已经 选择 a 设计 为了 什么 因素 到 选择， 这 回复
和 这 关系 之间 这 输入 和 这 输出。
那是 在哪里 是 领导 通过 全部 的 这，
和 I 将要 说 那 这 第一的 和 这 第三 步骤 真的 需要
a 巨大的 数量 的 主题 事情 专业知识。
如果 你是 去 到 是 成功的 设计 一个 实验，
你 真的 需要 到 知道 作为 很多 作为 可能的
关于 这 框架 在下面 哪个 你是 正在做 那 设计。
我们 想 进入 事实 包含 主题 事情 专业知识 无论 可能的
到 制作 当然 那 是 在 事实 环境 向上 这 实验 到 这 最好的 的 我们的 能力。
什么 是 我们 尝试 到 做？
我已经 上市 这里 六 常见的 实验 目标。
I 思考 那 种类 的 给出 你，
a 清单 如果 你 喜欢 的 不同的 选项 的 事物
那 你 可能 是 思维 的 完成 和 你的 实验。
我们 可能 开始 和 a 飞行员 学习，
所以 是 只是 感兴趣的 在 制作 当然
那 是 去 到 得到 数据 的 充足的 质量
为了 这 实验 和 回答 这 问题 那 我们 想 到 有。
我们 可能 是 感兴趣的 在 勘探 或者 篩選。
我们 有 a 长的 列表 的 因素，
和 我们 想要 数字 出去 哪个 一 似乎
到 制作 a 不同之处 为了 我们的 回应 的 兴趣，
和 哪个 一 不 似乎 特别 重要的。
我们 还 可能 想 到 做 一些 造型。
实际上 形式化 那 关系 那 是 看到
之间 输入 和 回复 和 捕获 它 在 a 功能 形式。
有时 我们 不 得到 这 等级
的 精确 那 我们 需要， 和 所以 我们 需要 到 做 模型 精炼，
和 所以 那 可能 是 a 第二 实验。
然后 一次 我们 有 a 模型， 我们 想 到 使用 那 到 实际上 优化。
如何 做 我们 得到 我们的 系统 到 履行 到 这 最好的 的 它是 能力 为了 我们的 需求。
然后 最后， 有 a 确认 实验
在哪里 我们 制作 那 过渡
从 这 受控 设计 的 实验 环境
那 是 经常 正在做 我们的 初步的 数据 收藏 在
到 生产， 和 制作 当然 我们 能 翻译
什么 我们已经 见过 在 首先 实验 进入 a 生产 环境。
你 能 看 从 这 进展 那 我已经 概述 这里，
那 我们 可能 实际上 有 a 系列 的 小的 实验 那 我们 想要 连接。
我们 可能 开始 离开 和 a 飞行员 学习 到 得到 这 数据 质量 正确的，
然后 出色地 数字 出去 哪个 因素 是 重要的， 然后 出色地 想要 模型 那些，
然后 出色地 想要 使用 那 模型 到 优化，
和 然后 最后 翻译 那些 结果
进入 这 最终的 执行 在 生产。
我们 能 思考 的 这 依次
或者 为了 一个 个人 实验 只是 铲球 一 的 这些 目标。
现在 我们 有 一些 框架 为了 什么
这 目标 的 这 实验 是 和 如何 到 思考 关于 那，
出色地 现在 过渡 到 寻找
在 什么 一些 的 这 常见的 选择 是 在 跳转
和 如何 他们 连接 和 不同的 目標。
患病的 打开 向上 这 美国能源部 标签 在 JMP 中， 和 你 能 看 那 我们已经 得到
这 列表 的 可能性 这里 在哪里 我们已经 得到 这 嵌套 选项
塞住 下 一些 的 这 主要的 菜单 项目 那 我们 有 这里。
这 讲话 是 仅有的 一半 小时， 和 所以 I 惯于 是 有能力的 到 覆盖 全部 的 这 标签。
我已经 给定 a 简短的 描述 的 一些
的 这 标签 那 I 惯于 有 时间 到 讲话 关于。
设计 诊断 是 全部 关于 拥有 a 设计 或者 或许 一些 设计
和 比较 和 理解 这 表现。
样本 尺寸 探险家 是 全部 关于 如何 大的
应该 这 实验 是 和 一些 工具 到 评价 那。
消费者 研究 和 可靠性 设计 是 真的 种类 的 专门 个。
我是 环境 那些 一边
为了 你 到 做 a 小的 研究 在 你的 自己的 关于 那。
在 消费者 研究， 是 通常 询问 问题
的 消费者， 关于 什么 他们的 优先事项 是， 什么 特征 他们 喜欢。
那 倾向 到 是 a 比较 之间 二 选项
和 如何 他们 价值 那些 选择。
可靠性 是 全部 关于 如何 长的 我们的 产品 将要 最后的。
那是 a 小的 少量 不同的
比 事物 那 患病的 讲话 关于 在 这 休息 的 这 讲话。
患病的 开始 离开 和 一些 的 C 古典的 设计
或者 这 一般的 设计 那 我们 有 那 有 到过 发达。
然后 患病的 结束 和 一些 的 这 跳转 具体的 工具
那 是 很多 更多的 灵活的 和 适应性强 到 a 更广泛 范围 的 情況。
患病的 开始 和 那 底部 部分 的 这 选项卡。
这里 我们 是 在 跳转 在 这 美国能源部 标签， 和 我是 去 开始 和 古典。
你会 看 那 我是 铲球 这
在 a 小的 少量 不同的 命令 比 这 列表 是 呈现 经过 跳转。
I 思考 那些 一 是 呈现 经过 跳转
在 他们的 命令 的 受欢迎程度， 和 我是 选择 到 处理 他们
更多的 从 原则 关于 如何 他们 是 发达。
在 古典 设计， a 满的 阶乘 设计
是 寻找 在 全部 组合 的 全部 因素 在 全部 水平。
那 作品 很好
如果 我们 有 a 较小 数字 的 因素，
但 它 能 在 事实 得到 a 小的 少量 出去 的 控制
如果 我们 有 a 大的 数字 的 因素， 但 它是 探索
这 全部的 放 的 可能性 非常 广泛地。
这 下一个 一 那 患病的 讲话 关于 是 a 两级筛选 设计，
和 本质上， 什么 那是 正在做 是 它是 选择
a 子集 的 这 二 阶乘 可能性，
和 它是 a 战略 子集
那 允许 我们 到 探索 这 空间， 但 保持 这 设计 尺寸 更多的 可管理的。
你会 注意 那 那些 第一的 二 可能性
我已经 显示 在 二 级别， 和 那是 典型的 为了 筛查 设计。
通常， 我们 只是 想要 得到 a 简单的 图片
的 什么是 正在发生 之间 这 输入 和 这 回应。
什么时候 我们 想要 开始 造型，
然后 a 回复 表面 设计 通常 允许 为了 探索 曲率。
什么时候 是 造型， 三个级别 或者 有时 更多的 比 三 级别
能 是 a 好的 方式 到 理解 曲率 和 还 理解 互动 之间
这 因素 和 如何 他们 影响 这 回复。
好吧。T 帽子 三 的 这 项目 在下面 这 经典的 选项卡。
这 其他 一 是 混合物 设计。
通常 在 全部 这 其他 可能性，
什么 我们 有 是 那 我们 能 各不相同
这 个人 因素 分别地 从 每个 其他。
但 在 a 混合物 设计 在哪里 是 说 关于 这 作品
或者 这 部分 的 这 原料， 他们是 相互依存。
如果 I 增加 这 数量 的 一 成分，
它 大概 减少 这 部分
的 这 其他 原料 那 是 在 那 全面的 混合物。
一点 的 a 专门 一
什么时候 是 寻找 在 放置 一起 原料
进入 一个 全面的 混合物。
田口阵列， 我已经 上市 这里 作为 a 种类 的 优化，
和 这 优化 那 他们是 感兴趣的 在
是 制作 我们的 过程 强壮的。
通常 什么时候 是 在 a 生产 环境， 我们 可能 有 噪音 因素。
这些 是 在 事实， 因素 那 我们 能 控制
在 我们的 实验
但 什么时候 我们 得到 到 生产， 是 不是 有能力的 到 控制 他们。
然后 我们 有 a 放 的 因素
那 我们 能 控制 两个都 在 这 实验 和 在 生产。
这 目标 的 田口阵列 是 到 看 为了 a 组合
的 这 可控 因素 那 获取 我们 好的 稳定的 可预测
表现 穿过 这 范围 的 这 噪音 因素。
你 能 看 C1 这里 有 a 漂亮的 水平的 线
哪个 方法 它 没有 事情 哪个 等级 我们 是 在
为了 这 噪音 因素， 出色地 得到 a 漂亮的 持续的 回复。
那些 是 这 古典 选项。
这 下一个 的 这 项目 在 这 跳转 设计 标签
那 患病的 讲话 关于 是 权威 筛查 设计。
这些 是 专门 设计 那 是 发达 在 跳转，
和 他们 是 a 混合 的 一个 勘探 或者 筛查 设计，
所以 a 重点 在 a 很多 的 二- 等级 因素 级别，
和 造型。
你 能 看 和 这 蓝色的 点，
我们 有 一些 第三 级别， 所以 a 中间 价值 为了 这 因素
那 允许 我们 到 得到 一些 曲率 估计的 作为 出色地。
它是 a 好的 袖珍的 设计
那是 主要 关于 勘探 和 筛查，
但 它 做 给 我们 这 选项
为了 一个 全部 在 一 机会 到 做 一些 造型 作为 出色地。
那是 非常 受欢迎的 在 a 很多 的 不同的 设计 场景。
这 下一个 标签 是 特别的 目的， 和 你 能 看 有 相当 a 长的 列表
的 可能性 那里，
和 患病的 打 一些 的 这 更多的 受欢迎的 一
那 I 思考 展示 向上 在 a 很多 的 专门 情況。
覆盖物 大批 是 经常 用过的 什么时候 是 尝试 到 做 测试 的 软件。
A 很多 的 次 什么 原因 问题
在 软件 是 什么时候 我们 有 这 组合 的 因素。
这 是 a 漂亮的 小的 设计
那是 典型的 为了 覆盖 数组， 所以 十三 跑步，
和 是 尝试 到 理解 事物 关于 10 不同的 因素。
什么是 好的 关于 这些 覆盖 数组 是 那 它 给出 我们 a 方式
到 看 全部 可能性 的， 在 这 案件， 三 不同的 因素。
如果 I 拿 二 级别 的 每个 因素， a 零 和 a 一，
有 八 不同的 组合 为了 如何 I 能 结合 那些 三 因素。
全部 零， 全部 个， 和 然后 a 混合物 的 零 和 个。
我已经 突出显示 那些 有八个 不同的 下划线，
什么是 真的 好的 关于 这些 覆盖 数组
是 任何 三 因素 I 选择，
I 将要 是 有能力的 到 寻找 全部 八 的 那些 組合。
有 10 选择 三 不同的 组合 的 那些 3 因素
那 I 可能 是 感兴趣的 在，
和 全部 的 他们 有 全部 的 那些 可能性 代表。
那是 a 非常 小的 设计
那 允许 我们 不是 所以 很多 估计， 但 到 查看 可能性 为了 问题
那 我们 可能 遇到 特别 在 软件。
下一个， a 非常 重要的 类别 的 空间 填充 设计。
比较的 到 这 其他选择 那 我已经 谈论 关于，
哪个 是 模型- 基于，
这 一 只是 说， I 或许 不 知道 什么 到 预计 在 我的 输入 空间。
让 我 给 甚至 覆盖范围 自始至终
这 空间 那 我已经 声明 和 只是 看 什么 發生。
你 能 看 那 I 有 许多 更多的 级别 的 每个 的 这 因素。
有 a 很多 的 专门 选择 在 这里， 但 他们 全部 有 这 相同的 感觉
的 好的， 甚至 覆盖范围 自始至终 这 输入 脸。
I 思考 这些 是 经常 用过的
在 电脑 实验 或者 在 身体的 实验
在哪里 是 只是 不是 当然 什么 这 回复 将要 看 喜欢。
患病的 讲话 a 小的 少量 更多的 关于 那
什么时候 我们 得到 到 这 决定 制作 部分 在 步 3 的 这 讲话。
下一个 是 主动脉瓣置换术 设计 或者 a 测量尺寸 系统 分析，
和 这 通常 是 联系 和 这 飞行员 学习。
前 I 潜水 在 和 真的 开始
到 模型 事物 或者 做 一些 筛查， 它是 有帮助的 到 理解 一些 基础知识
关于 这 过程 和 这 质量 的 这 数据 那 我是 得到。
这里， I 能 种类 的 划分 这 变异性 那 我是 看到
在 这 回应 和 属性 它 到 这 操作员，
这 测量 设备， 或者 这 量具， 和 这 部分 他们自己。
种类 的 理解 这 分解 的 什么是 贡献 到 什么 我是 看到。
那是 非常 有帮助的 前 I 发射 进入 a 更多的 详细的 学习。
最后， G 组 正交 极好的 饱和 设计
是 在 事实， 真的 袖珍的 设计。
在 这 例子， 在哪里 你 有 六 跑步，
和 是 尝试 到 理解 什么是 正在发生 和 七 不同的 因素。
那 可能 似乎 a 小的 少量 神奇，
但 它是 a 非常 挑衅的 筛查 工具 那 允许 我们 到 理解
什么是 正在发生 和 a 很多 的 因素 在 a 非常 小的 实验。
它是 重要的 和 这些 设计 到 不是 有 a 很多 的 因素。
如果 全部 七 因素 是 正在做 某物，
和 I 仅有的 有 六 跑步， 患病的 结尾 向上 相当 使困惑 在 这 结尾。
但 如果 I 思考 二 或者 三 的 他们 可能 是 积极的，
这 可能 是 a 非常 高效的 方式
到 探索 什么是 去 在 没有 开支 也 许多 资源。
那些 是 这 开始 这里 一 那 我已经 谈论 通过 a 小的 少量。
现在 我是 去 结束 和 这些 精彩的 工具 在 跳转
那 是 更多的 一般的 和 更多的 灵活的 为了 不同的 场景。
风俗 设计， I 思考 是 只是 一个 惊人的 工具 为了 它是 灵活性。
什么是 真的 好的 在 风俗 设计
是 那 I 有 这 财富 的 不同的 可能性
为了 这 种类 的 因素 那 I 能 包括。
连续的 因素， 或许 患病的 添加 在，
离散的 数字 个， 和 然后 还 分类 因素。
I 有 a 很多 的 不同的 选择 所以 I 能 放 一起 这 件，
和 如果 我是 不是 当然 什么 这 设计 应该 看 喜欢
在 那 底部 部分 的 这 列表，
这 给出 跳转 一些 控制 到 帮助 指导 我 到 a 不错的选择。
在 这 下一个 页， I 有 这 选项 关于
无论 我是 只是 感兴趣的 在 主 E 效果，
无论 I 想要 添加 一些 二 因素 互动，
和 无论 I 想 到 建造 a 响应 S 表面 模型，
所以 更多的 这 造型 目标 的 这 实验。
这 是 种类 的 一个 简单的 方式 到 建造 a 设计，
和 I 有 灵活性 这里 到 指定 任何 设计 尺寸
我觉得 会 是 有帮助的 和 是 之内 我的 预算 到 制作 a 设计
和 这 专业知识 的 这 跳转 设计 团队
是 去 指导 我 到 a 明智的 选择。
这 是 a 伟大的 方式 如果 你是 不是 当然 关于 如何 到 继续，
但 你是 仍然 制作 一些 钥匙 决策
关于 什么 这 目标 的 这 实验 应该 看 喜欢。
下一个， 这 增强 选项卡。
如果 你 思考 后退 到 什么 我已经 谈论 关于 为了 这 实验 目标，
你 看 那 有 这 联系 之间 这 阶段。
或许 我已经 完毕 一些 探索 或者 筛查，
和 然后 ID 喜欢 到 过渡 到 造型。
出色地， 这 允许 我 到 拿 一个 实验
那 我已经 已经 跑步 和 集 数据 为了，
和 然后 连接 它 到 这 增强 D 设计， 分配 这 角色 的 什么是 a 回复
和 什么是 这 因素， 和 然后 添加 在 一些 额外的 运行。
有 一些 专门 一 这里，
但 如果 I 选择 这 增强 部分，
那 允许 我 到 指定 a 新的 放 的 因素，
也许 a 子集 的 什么 I 有 或者 一个 额外的 因素
和 然后 还 什么 模型 I 会 现在 喜欢 到 设计 为了。
这 是 a 灵活的 工具 为了 连接 一些 套 的 数据 一起。
最后， 简单的 美国能源部 是 a 伟大的 方式 到 得到 开始 为了 你的 非常 第一的 实验。
它 允许 你 到 建造 依次
和 它 指南 你 通过 这 七 不同的 步骤
的 这 全部的 实验。
它会 允许 我们 到 设计 和 定义，
和 所以 那是 计算 出去 什么 这 因素 是，
什么 这 级别 是，
他们的 一般的 自然， 然后 我们 能 选择 什么 种类 的 模型
使 这 最多 感觉 为了 什么 是 尝试 到 完成，
然后 进步 全部 这 方式 到 实际上 跑步 这 实验， 进入 这 数据，
正在做 这 分析 和 然后 生成 结果。
这 是 a 精彩的 进展 那 散步 你 全部 这 方式 通过
什么 是 I 尝试 到 做？
到 拥有 一些 最终的 结果 到 是 有能力的 到 看 在。
什么 I 将要 说 是 那 这 是 设计 为了 a 模型- 基于 方法。
什么 你会 看 是 那 全部 的 这些
看 喜欢 他们是 去 到 选择 a 多项式 形式 的 这 模型。
那 需求 到 制作 感觉 作为 a 开始 观点。
但 如果 那 做 制作 感觉 和 它 做 在 a 很多 的 情况，
然后 这 是 a 精彩的 选项。
只是 到 结束 事物 向上 这里， 什么 是 一些 的 这 其他 钥匙 问题
现在 那 I 有 a 目标 I 知道 a 特别的 选择 那 I 想 到 使用 在 跳转，
什么 是 一些 的 这 其他 钥匙 问题 前 I 实际上 产生 那 设计？
整个 类别 是 关于 这 因素。
我们 需要 到 使用 我们的 主题 事情 专业知识
到 数字 出去 哪个 因素 我们 应该 是 寻找 在。
如果 我们 有 也 长的 的 a 洗衣店 列表 的 因素，
然后 这 实验 一定 需求
到 是 相当 大的 在 命令 到 理解 全部 的 他们。
那是 去 有 一个 影响 在 如何 昂贵的 我们的 实验 将要 是。
如果 我们 有 也 很少 因素，
然后 我们 跑步 这 可能性 的 丢失的 某物 重要的。
什么 类型 是 他们 去 到 是？
我们 需要 到 思考 关于 得到 这 正确的 子集。
作为 I 显示 你 在 C 嘴 设计， 我们 有 相当 a 宽的 种类 的 不同的
类型 的 角色 为了 这 不同的 因素 那 是 寻找 在。
那是 其他 放 的 选择。
如何 很多 能 我们 操纵 这 因素？
是 他们 自然 分类， 或者 是 他们 连续的？
然后 我们 需要 到 思考 关于 这 范围 或者 这 价值观 为了 每个 的 那些。
让我们 去 到 美国能源部 和 风俗 设计。
那我就 只是 开始 离开
和 患病的 有 三 不同的 连续的 因素。
什么 你 能 看 是 I 能 给 a 姓名
到 每个 的 这 因素， 但 I 还 得到 到 宣布 这 范围
那 I 想 到 实验 在 为了 每个 的 那些 因素。
A s 你 能 想象，
这 有 a 批判的 角色 在 这 空间 那 我是 实际上 去 到 探索。
I 需要 到 磨练 在 在 什么是 可能的
和 什么 我是 感兴趣的 在 到 得到 那些 范围 正确的。
如果 I 制作 这 范围 也 大的，
然后 I 可能 实际上 有 a 很多 去 在 穿过 这 范围 的 这 输入
和 I 可能 不是 是 有能力的 到 完全 捕获 什么是 去 在。
如果 I 制作 这 范围 也 小的， 然后 I 可能 错过 这 目标 地点
和 I 可能 得到 a 扭曲 看法 的 这 重要性 的 那 因素。
这里， 这 输入 实际上 有 a 很多 去 在 为了 那 回复，
但 如果 I 样本 在 a 非常 狭窄的 范围， 它 看起来 喜欢 它是 不是 正在做 任何事物。
最后， 如果 我是 在 这 错误的 地点， I 可能 错过 一些 特征
和 不是 是 有能力的 到 优化 这 过程 为了 什么 我是 正在做。
再次， 这 选择 的 哪个 因素 和 这 范围，
依赖 a 很多 在 拥有 一些 基本的 理解
关于 什么 是 尝试 到 做 和 在哪里 我们 需要 到 探索。
这 下一个 片 到 讲话 关于 是
这 关系 之间 输入 和 回应。
I 将要 说 那 一 的 这 常见的 错误
那 I 经常 看 是 那 我们 跑步 一个 实验，
和 然后 后 这 事实， 人们 意识到， 哦， 我们 应该 有 集 这。
在 教科书， a 很多 的 次，
它 看起来 喜欢 有 a 单身的 回复 那 是 感兴趣的 在
和 我们 跑步 这 实验 到 只是 收集 为了 那 回复。
在 实践， I 思考 最多 实验 有 多种的 回应
和 所以 这 是 a 钥匙 决定， 是 到 制作 当然
前 我们 收集 那 第一的 数据 观点
那 我们 实际上 包括 这 正确的 放 的 回应
所以 那 我们 能 回答 全部 的 这 问题 从 那 一 实验。
然后 我们 需要 到 思考 关于 什么 我们 知道 关于 这 关系。
是 它 可能 到 是 光滑的？
是 它 去 是 连续的 在 这 范围 那 我们已经 選擇了嗎？
如何 复杂的 是 我们 期待 它 到 是？
A 二 的 这些 有 一个 影响 在 这 设计 那 是 去 到 有。
A 夫妻 的 常见的 错误 关于 这 关系 是，
一， 存在 a 小的 也 自信的，
所以 我们 认为 那 我们 知道 也 很多 关于 什么是 去 发生，
和 然后 不 建造 在 一些 保护 反对 惊喜。
然后 还 如果 我们 有 多种的 回复
不是 设计 为了 这 最多 复杂的 关系。
如果 一 的 他们 是 感兴趣的 在 主 E 效果
和 这 其他 一 我们 思考 那里 可能 是 曲率，
我们 需要 到 建造 这 设计 所以 那 它 能 估计 这 曲率
因为 那是 这 更多的 复杂的 关系。
A 第一的 钥匙 决定 那 I 思考
是 a 小的 少量 隐 在 跳转 是 那 我们 有 到 决定 之间 模型- 基于，
和 那是 通常 明智的 如果 是 自信的
那 我们的 回应 将要 是 光滑的 和 连续的，
和 那 是 不是 调查 也 大的 的 a 地区，
或者 应该 我们 做 空间 填充？
空间 填充 能 是 a 好的 安全 网 如果 是 不是 当然 什么 到 预计，
如果 是 探索 a 大的 地区，
或者 如果 我们 想要 保护 反对 惊喜。
我是 指向 这里 在 这 最后的 滑动。
I 有 更多的 细节 关于 那 到 a 纸
那 I 写道 和 a 同事， 陆陆博士
在 这 大学 的 南 佛罗里达，
在哪里 我们 讲话 关于 这 含义
的 那 第一的 叉 在 这 路， 如何 做 我们 选择 之间 模型- 基于
和 空间 填充， 和 什么 是 这 反响？
然后 最后， 我们 需要 到 思考 a 小的 少量 关于 限制。
我们的 输入 地区，
如果 我们已经 声明 一些 范围 为了 这 不同的 输入，
那 自然 似乎 喜欢 它是 a 正方形 或者 a 长方形。
但 在 那 地区，
那里 可能 是 一些 份量 在哪里 我们 不能
得到 a 回复 或者 我们 只是 不 关心 关于 什么 这 回应 看 喜欢。
想象 如果 I 是 正在做 一个 实验 关于 烘烤 和 我是 变化 这 时间
那 这 曲奇饼 是 在 这 烤箱 和 这 温度 的 这 烤箱。
I 可能 知道 那 这 最酷 温度
为了 这 最短 数量 的 时间 惯于 生产 a 烤 曲奇饼。
它会 仍然 是 生的， 或者 它 可能 是 这 最热门 温度
为了 这 最长 时间 将要 煮过头 这 曲奇饼。
I 想 到 种类 的 劈 离开 区域
的 那 空间 那 不是 的 兴趣 或者 惯于 给 我 a 合理的 事物。
在 跳转， 有 简单的 方法 到 指定 约束
到 制作 这 形状 的 那 地区 匹配 什么 你 想。
这 最后的 事物 是 全部 关于 预算，
如何 大的 应该 我的 实验 是， 和 那是 a 功能 的 这 时间
那 I 有 可用的 和 这 成本 的 这 实验。
在 跳转， 我们 跳 到 这里。
或许 I 指定 a 回复 表面 模型，
你会 看 那 有 a 新的 特征 称为 设计 探索者，
哪个 什么时候 I 激活 那，
它 允许 我 和 a 单身的 点击 的 a 按钮 到 产生 多种的 设计。
I 能 优化 为了 好的 估计， 所以 D 或者 致 最优性，
或者 好的 预言 的 这 回应 和 输入输出 最优性。
I 能 各不相同 这 尺寸 的 这 实验 和 中心 点 和 重复。
如果 I 点击 产生 全部 设计， 它 将要 产生 a 打 或者 所以 设计，
哪个 然后 I 能 比较 和 考虑
和 数字 出去 哪个 一 使 这 最多 感觉。
I 思考 理解 这 预算， 思维 的 那 作为 a 约束，
是 一个 重要的 考虑 那 我们 需要 到 有。
到 裹 事物 向上， 只是 a 很少 有帮助的 资源。
这 第一的 一 是 a 跳转 网络 页
那 会谈 在 a 小的 更多的 细节 关于 这 不同的 种类 的 设计。
它 填充 在 a 很多 的 这 细节 那 I 不是 有能力的 到 讲话 关于 今天
关于 那些 个人 选择 在 这 美国能源部 选项卡。
这 模型-B 阿塞德 相对 太空-F 填充 , 那是 这 纸 I 引用 早些时候，
在哪里 我们 需要 到 理解
这 含义 的 选择 a 模型- 基于 设计
或者 正在做 空间- 填充， 哪个 是 a 小的 更多的 一般的
和 a 小的 更具保护性 如果 我们 是 期待 一些 惊喜。
然后 这 最后的 二 事物 是， 两个白色 文件 那 I 写道，
这 第一的 一 会谈 关于 如何 你 能 使用 设计 探险家
到 考虑 不同的 设计 尺寸
和 不同的 最优性 标准 和 然后 选择 之间
这 不同的 选择 经过 寻找 在 这 比较 设计 选项 在 跳转。
然后 最后， 一切 我已经 谈论 关于 这里
是 受抚养人 在 主题 事情 专业知识。
这 为什么 和 如何 的 询问 好的 问题，
给 一些 策略 为了 如何 到 相互影响 和 我们的 主题 事情 专家
到 是 有能力的 到 目标 那些 对话 和 制作 他们 作为 富有成效 作为 可能的。
I 希望 这 有 到过 有帮助的，
并且将会 帮助 你 有 a 成功的 第一的 实验 使用 跳转 软件。
谢谢。
