均匀设计英文解释翻译、均匀设计的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 homogeneous design

分词翻译：

均匀的英语翻译：

equality
【电】 uniformity

设计的英语翻译：

design; devise; contrive; project; engineer; frame; plan; programming; scheme
【化】 design
【医】 project
【经】 projection

专业解析

均匀设计（Uniform Design）的汉英词典释义与学术解析

一、术语定义与核心概念

“均匀设计”是一种基于数论和试验优化理论的统计学方法，旨在通过最小化试验点在多维空间中的偏差，实现高效抽样或实验布局。其英文术语为Uniform Design，强调空间点集的“均匀分布性”（Uniformity）。与传统正交设计不同，均匀设计不要求等水平重复，而是追求样本点在整个定义域内的均匀覆盖，适用于多因素、多水平的复杂系统建模与仿真。

二、数学原理与实现方法

均匀设计的数学基础是偏差最小化准则（Discrepancy Minimization），通过构造均匀设计表（Uniform Design Table）实现。设设计空间为 $C^s = s$，目标是通过选择 $n$ 个点 $P = {x_1, x_2, dots, xn}$ 最小化星偏差（Star Discrepancy）：

D^*(P) = sup{J subseteq C^s} left| frac{A(J;P)}{n} - lambda(J) right| $$

其中 $A(J;P)$ 是点落入子区域 $J$ 的数量，$lambda(J)$ 为 $J$ 的勒贝格测度。常用生成方法包括好格子点法（Good Lattice Point）和拉丁超立方设计扩展。

三、应用场景与优势

工业优化：用于汽车、航空航天领域的参数标定，通过少量试验获得高精度响应面模型；
计算机仿真：在金融风险评估（如蒙特卡洛模拟）中减少抽样方差；
制药与生物统计：加速药物配方比例优化，降低实验成本达 50% 以上（案例来源：Journal of Biopharmaceutical Statistics）。

权威参考文献

方开泰, 王元.均匀设计与均匀设计表 [M]. 科学出版社, 1994.（奠基性专著）
Fang K.T., et al.Uniform Experimental Designs [J]. Statistica Sinica, 2000. （国际期刊论文）
NIST Handbook of Experimental Design（美国国家标准与技术研究院指南）

注：因搜索结果未提供可直接引用的网页链接，本文参考文献以学术著作与期刊为准，建议通过学术数据库（如IEEE Xplore, ScienceDirect）检索原文以验证内容。

网络扩展解释

均匀设计是一种基于数论和统计学的试验设计方法，主要用于在多因素、多水平的复杂系统中高效选取代表性试验点。以下从定义、原理、特点和应用等方面进行详细说明：

一、定义与背景

均匀设计（Uniform Design）由方开泰和王元两位学者于1978年提出，核心目标是让试验点在研究范围内均匀分布，从而以较少的试验次数获取充分信息。其最初应用于航天领域的导弹火控系统建模，后逐步推广至化工、医药、农业等需处理多变量问题的领域。

二、原理与数学基础

数论一致分布理论：通过数论中的“伪蒙特卡罗方法”生成均匀散布点，确保试验点覆盖整个参数空间且间距均衡。
多元统计结合：利用正交表简化设计，同时引入均匀性准则（如偏差最小化）优化点集分布。

三、核心特点

高效性：相比正交设计，均匀设计在同等因素水平下试验次数更少。例如，5因素31水平的试验仅需31次，而正交设计可能需要数百次。
适用性广：尤其适合高维、非线性系统，例如化工配比优化或新材料研发。
灵活性：支持非等距水平设置，适应实际场景中的复杂约束条件。

四、与正交设计的对比

维度	均匀设计	正交设计
试验点分布	强调空间均匀性	强调因素水平组合均衡
试验次数	更少（与水平数相近）	较多（水平数的平方）
适用场景	高维、多水平复杂系统	低维、主效应分析
数据分析	需结合回归模型或机器学习	常用方差分析

五、应用场景

工程领域：如导弹参数优化、机械结构强度测试。
医药研发：药物配方比例筛选或毒性试验设计。
农业生产：多因素环境下的作物生长条件优化。

如需进一步了解操作步骤或具体案例，可参考来源（MBA智库）和（搜狗百科）中的详细说明。