parameter-optimization

Name: parameter-optimization
Author: bg-szy

Design e Frontend

Autor: bg-szy

Explore and optimize simulation parameters via design of experiments (DOE), sensitivity analysis, and optimizer selection. Use for calibration, uncertainty studies, parameter sweeps, LHS sampling, Sobol analysis, surrogate modeling, or Bayesian optimization setup.

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Atualizado há 4 meses

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Parameter Optimization

Goal

Provide a workflow to design experiments, rank parameter influence, and select optimization strategies for materials simulation calibration.

Requirements

Python 3.8+
No external dependencies (uses Python standard library only)

Inputs to Gather

Before running any scripts, collect from the user:

| Input | Description | Example | |-------|-------------|---------| | Parameter bounds | Min/max for each parameter with units | kappa: [0.1, 10.0] W/mK

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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