这是一组相当专业的 MATLAB 代码，其唯一目的是帮助那些真正想在他们的项目中应用代理数据测试的人。 它不是关于什么是代理数据或如何使用它们的教程。 它只包含许多用于生成不同类型代理的 m 文件（例如，在 Schreiber 和 Schmitz, 2000, Physica D, 142, 346--382 中解释）。 无论如何，我知道如果我几年前看到这个系列，*我*会非常非常高兴。 ;P

This is a book introducing different kinds of surrogate model, including other mathematical knowledge to validate the accuracy of surrogates.It also contains methods about sampling. The book also explains related topic about surrogate based optimization.

关于 Handrolling mocks 是最好的，但涉及更多不必要的开销，并且通常有用的错误消息较少。 代理通过为您的对象赋予大多数模拟所需的常见东西来解决这个问题。 目前它仅与 RSpec 集成。 在 1.0 版本发布之前，此代码库应被视为易变的。 外部接口应该相当稳定，每个 0.ab 版本都具有对 b 的任何更改（即仅重构和新功能）的向后兼容性，以及对 a 的更改可能的接口更改（尽管可能很小）。 目前不鼓励根据代码的内部结构（自述文件中未显示的任何内容）。 如果您确实想这样做（例如为测试/单元制作接口），请告诉我，我会通知您/ fork 您的 gem 并帮助更新它，以了解我引入的任何重大更改。 特征 Mock 不会偏离真实类，因为将 Mock 的签名与真实类的签名进行比较。 支持默认值 轻松覆盖值 用于断言发生了什么的 RSpec 匹配器（调用了什么，使用什么参数，多少次） 用

代理人 替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。 用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p) ，但是f每次计算都非常昂贵。 可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。 我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f 。 代理模型的构建可以看作是一个三步过程： 样品选择 替代模型的构建 代理优化 当前所有可用的采样方法： 网格 制服 索博尔 拉丁超立方体 低差异 克罗内克 金的 随机的 当前所有可用的代理模型： 克里格 使用Stheno进行克里金法 径向基础 温德兰 线性的 二阶多项式 支持向量机（等待LIBSVM分辨率） 神经网络 随机森林 洛巴切斯基 反距离 多项式展开 保真度可变 专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作） 地球 梯度增强克里格 当前所有可用的优

dace工具包 应用于建立克里金模型 可以在matlab中实现数据的建模 ，有详细的实例说明书和教程

代理模型研究必备的指导手册！领域大牛写的著作！SUMO领域必备！

代理模型经典入门书籍，高清含有目录标签。非常不错的阅读体验。