本篇说明书为《克里金及其工具箱说明书.pdf》, 旨在介绍基于MATLAB平台的克里金代理模型的使用方法和相关知识。文档主要围绕DACE（Design and Analysis of Computer Experiments）工具箱，这是一个专门用于构造计算机模型的克里金近似模型的MATLAB工具箱。克里金方法（Kriging），也被称作克里金插值法，是一种在地质统计学中用于空间数据分析和预测的最优无偏估计技术。在工程、地质勘探和计算机实验领域，克里金方法被广泛应用于建立预测模型，尤其是在处理高维输入数据和确定参数最优组合的场景。
文档在“1.Introduction”部分介绍了克里金方法及其在计算机模型中的应用背景。文档指出了计算机模型输出往往是确定性的，即相同输入参数下的模型响应是一致的，不存在随机误差。文档还提到，在进行计算机模型实验时，会收集一系列输入和响应对，即一组高维输入数据和对应的响应数据。这些数据构成了计算机实验的基础，并用于构造克里金近似模型。
在“2.Modelling and Prediction”章节，文档讨论了计算机实验的模型构建和有效的预测方法。克里金预测器（The Kriging Predictor）在这里作为核心内容被介绍，它是基于空间统计的最小方差预测器，其主要思路是将数据建模为随机过程，并在给定观测数据下对未知点进行最优估计。同时，文档也涉及了回归模型（Regression Models）和相关模型（Correlation Models），它们是构建克里金模型的重要组成部分，回归模型用于处理输入数据和输出数据之间的确定性趋势，相关模型则描述了输入数据空间中的相关性结构。
“3.Generalized Least Squares Fit”章节讨论了广义最小二乘法拟合以及实现方面的计算问题。在克里金模型的构建中，最小二乘法是一种重要的参数估计技术，它通过最小化误差的平方和来找到模型的最佳拟合参数。
文档接着在“4.Experimental Design”章节讨论了实验设计的相关内容。实验设计对于克里金模型的有效性至关重要，它能够帮助我们以最小的实验成本获得足够的数据信息。文档中提到了两种实验设计方法：矩形网格（Rectangular Grid）和拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling）。矩形网格是一种传统方法，适用于问题规模较小时；拉丁超立方抽样是一种更高效的抽样方法，能够在保持变量均匀分布的同时减少所需的实验次数。
在“5.Reference Manual”章节中，文档详细描述了模型构建、评估模型、回归模型、相关模型、实验设计以及辅助功能的使用和数据文件的处理。特别是它包含了如何操作模型构建的指导，以及如何评估模型预测性能的具体方法，还说明了如何添加回归函数等操作细节。
文档还提供了一些使用示例，如“6.Examples of Usage”章节中的“6.1.Work-through Example”工作通过示例，它通过一系列详细的步骤指导用户如何使用克里金方法进行模型预测，并通过“6.2.Adding a Regression Function”说明了如何向模型中添加回归函数。这部分是帮助用户实际操作的实例，通过实际例子加深对工具箱使用方法的理解。
文档在“7.Notation”章节给出了符号表，帮助用户快速理解文档中使用的专业术语和符号。
文档提及的DACE工具箱是一个强大的MATLAB应用程序，它集成了多种算法和技术，使研究者和工程师能够创建和利用计算机实验结果，对复杂计算机模型进行有效地预测和设计。通过使用DACE工具箱，用户可以建立高精度的近似模型，以代理实际的高成本计算机模拟，为优化设计、敏感性分析和不确定性量化等提供支持。
