稳健性的计算和分析。
rapidrobustness的Python项目详细描述
产生智能决策的快速稳健性分析
RAPID软件包使McPhail等人（即将出版）（见下文参考文献）中介绍的通用指导框架能够以用户友好和一致的方式实施，包括引导用户完成创建自定义鲁棒性指标的过程的功能。 McPhail，C.，Maier，H.R.，Westra，S.，van der Linden，L.，Kwakkel，J.H.（待出版）。用于理解和实现系统鲁棒性的指导框架和软件。在
入门
先决条件
Python 3.x版
安装
这个软件包可以从PyPI安装
pip install rapidrobustness
作者
- Cameron McPhail-初始开发包
许可证
这个项目是在麻省理工学院许可下授权的-有关详细信息，请参阅LICENSE文件。在
致谢
- 为Cameron McPhail的博士学位（因此也是本包的基础概念）做出贡献的导师和合著者：Holger Maier、Seth Westra和Leon van der Linden。在
- 在这一方案之前，有几篇论文的合著者：安德里亚·卡斯特莱蒂、马特奥·朱利安尼和扬·夸克尔。在
- 这个软件包的灵感来自Jan Kwakkel创建的EMA Workbench。在
- 项目
标签：
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