кусок кода (первый эксперимент) и звторой лабораторной по моделирование систем - фкн вгу

%Задание интервала дискретизации по времени и количества отсчетов на интервале
%моделирования [0,10] с.
Ts=0.001;
Ns=10000;
%  1. Оценка PO в зависимости от R и mr при фиксированных Am и NP
%Задание неварьируемых величин
Am=3.55;
NP=0.01;
%Задание количества и диапазонов изменения факторов R (a) и mr (b)
nf=2;
minf=[1 1];
maxf=[5 2];
%формирование дробного двухуровневого плана эксперимента
%для учета взаимодействий
fracfact('a b ab' );
N=2^nf;
fracplan=ans;
fictfact=ones(N,1);
X=[fictfact ans]';
fraceks=zeros(N,nf);
for i=1:nf,
    for j=1:1,N,
fraceks(j,i)=minf(i)+(fracplan(j,i)+1)*(maxf(i)-minf(i))/2;
end;
end;
fraceks
%тактическое планирование эксперимента
%задание доверительного интервала и уровня значимости
dp=0.1;
alpha=0.5;
%определение t-критического
tkr_alpha=norminv(1-alpha/2);
%определение требуемого числа испытаний
NE=round(tkr_alpha^2/(4*dp^2)) 
%цикл по совокупности экспериментов стратегического плана
for j=1:1%N,
    a=fraceks(j,1); 
    b=fraceks(j,2);
    R=a
    mr=b
    %цикл статистических испытаний с фиксированным объемом
    %выборки для достижения заданной точности оценки показателя
    uo=zeros(NE,1);
    u1=zeros(NE,1);
    for k=1:NE,
        %имитация функционирования системы
        to=randseed; %round(rand*100); %инициализация генератора белого шума
        sim('trenl',Ts*Ns);
        uo(k)=sum(simout); 
        u1(k)=sum(simout1); 
    end;
    %оценка показателя (реакции) по выборке наблюдений
    P_O=sum(u1)/sum(uo)
    Y(j)=P_O;
end;
%определение коэффициентов регрессии
C=X*X';
b_=inv(C)*X*Y'
%формирование зависимости реакции системы на множестве
%значений факторов
A=minf(1):0.1:maxf(1);
B=minf(2):0.1:maxf(2);
[k N1]=size(A);
[k N2]=size(B);
for i=1:N1,
    for j=1:N2,
        an(i)=2*(A(i)-minf(1))/(maxf(1)-minf(1))-1;
        bn(j)=2*(B(j)-minf(2))/(maxf(2)-minf(2))-1;
        %экспериментальная поверхность реакции
    Yc(j,i)=b_(1)+an(i)*b_(2)+bn(j)*b_(3)+an(i)*bn(j)*b_(4);
end;
end;