贺深泽 (Email:[email protected] )
3. 堆叠法构造 OLHD
3.1 Lin 的堆叠法导言
作者不论证OLHD 的可堆叠性,从定理 1 导出了两个堆叠法。这样操作得到的一定是 OLHD 不需要证明? 是不是满足这一条件就一定能得到 OLHD?而且“ Da and Da themselves are not necessarily Latin hypercubes.” 我不敢相信。
例如,C=[(1.5,0.5,-0.5,-1.5)T,(-1.5,0.5,1.5,-0.5)T] 是 OLHD。 在这个 OLHD 中堆 叠上一个 0 向量,是不是另一个 OLHD ? 尽管把 0 向量认定作正交向量符合数学规则。它是正交的,但不是OLHD。 现在我们给 C 叠上一个 1T 向量,其结果甚至不正交,更不是 OLHD。 把1T 向量认定作正交向量是作者的建议。
3.2 关于第一堆叠法
如果作者按照堆叠原理运作,我们本没有什么要讨论的。但是作者没有准确地说明堆叠法应该遵循的原理, 而把第一堆叠法建立在结构式(2.1) 的张量积的基础上, 即,在 (2.1) 的张量积模型中,遵循其在例 2 中使用的方法,强制定义“(1,1)T” 是 Hadamard 矩阵, “(1/2,-1/2)T” 是 OLHD。 这就不能不质疑其理论基础的可靠性,适用模型有误,用张量积理论解释不了。此处不赘述,在本文附录中给出我的完整意见。
3.3 关于第二堆叠法
The second stacking method is more generally applicable and it chooses
Sa= {-(na-1)/2,-(na-3)/2,...,(na-3)/2,(na-1)/2} and
Sb= {-(n -1)/2,...,-(na+1)/2,(na+1)/2,...,(n - 1)/2}------(3.4), where n = na+ nb. For this choice, Da is an orthogonal Latin hypercube while Db is not.
作者给出了 Proposition 2 (截图)。
作者的叙述表明,第二堆叠法的导出与式(2.1) 有关,实际上,两个堆叠法都与 (2.1) 式有关。 作者用第二堆叠法作为其定理 2 的充分性命题的保证。(2.1) 与 Hadamard 矩阵或子阵紧密相关, Hadamard 矩阵或子阵的存在充分性并没有解决,怎么保证你的第二堆叠法解决定理 2 的能力。
图 5 中,左图为 (5×2) OLH 与 Lin (2008) 定义的 O2 堆叠四次的结果, 右图为另一个 8×4 OLHD 与一个 8×4 正交设计堆叠四次的结果的点图。 每堆叠一次,增加的点都排列在两条直线上。无限堆叠下去的结果是不难想象的。 如果考虑到用张量积构造正交超立方存在的缺陷. 这样的矩阵不能算是 OLHD。定理 2 的充分性证明有效吗?第二堆叠法没有那么大的能力。
图 5. 第二堆叠法的结果非常近似于×-型分布
尽管存在这些问题,该文的两个堆叠法无疑是有意义的,只是但这些堆叠法不能从上述理论中获得理论根据和合法性。我们不得不作进一步的讨论(见本文附录)。
4. 关于Nearly orthogonal Latin hypercubes
什么是 Nearly orthogonal Latin hypercubes ? 作者在 Lin (2008) 中如是说:
Lin's Definition 2.1(Lin (2008)) A Latin hypercube is said to be orthogonal if all pairs of its columns have zero correlation (p.12)
Column-orthogonality is weaker than orthogonality because it does not require each column of D to be balanced (p.19).
这里的 balance 是什么?图 5 中的设计 balance 吗? 我对于零相关设计与弱相关设计的定义请见《弱相关试验设计》一文。
一些年以来,有很多作者讨论了“Nearly orthogonal” 问题。 他们都是讨论 Hedayat 定义的正交阵列的 Nearly orthogonal,而不定义零相关与弱相关这些概念。 在拉丁阵列意义上,向量不定义数字特征,不给 Nearly orthogona 以数值特征是可以理解的。 Lin 等已经给自己的 OLHD 赋予了数值特征,定义了向量间的相关系数和正交性度量, 也使用了零相关和弱相关概念,却不定义临界值。 nearly 的边界在哪里?除了正交的,就都是 “Nearly orthogonal” 的? 完全相关的也是“Nearly orthogonal”的?
(未完待续)
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