Optimal design of experiments for correlated processes is an increasingly relevant and active research topic. Until now only heuristic methods were available without a possibility to judge their quality. In this work we complement the virtual noise approach by a convex formulation and an equivalence theorem comparable to the uncorrelated case. Hence, it is now possible to provide an upper performance bound against which alternative design methods can be judged. We provide a comparison on some classical examples from the literature.


翻译:相关过程实验的最佳设计是一个日益相关和积极的研究专题。到目前为止,只有超自然方法才可能判断其质量。在这项工作中,我们通过一个与不相关案例相类似的曲线配方和等同理论来补充虚拟噪音方法。因此,现在有可能提供一种高性能,用以判断替代设计方法。我们比较了文献中的一些典型例子。

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