ex4.m， ex4_opt.m

　例題 5，6 で与えられたパラメータ依存 LMI に対する関数
　　
を考えたとき，与えられた確率レベル について，
　　
を満足し，線形目的関数 を最小化するような を求める，確率的最適設計問題を考える．
　この問題を解くため，確率レベル を与え，解説記事のアルゴリズム 4 で，サンプル数 を
　　
を満足するように選ぶ．このとき，アルゴリズム 4 の出力 について，
　　
が成立する確率が より高いことを保証することができる．

実行結果　（注意：実行ごとに結果は異なるので，解説記事の結果と異なる） 

>> ex4    % 1 回目の実行
 
792 scenarios will be used.
 
Solution found. Use double(result{i}) to extract i-th design variable value.
X =
    0.4520   -0.1587
   -0.1587    0.3582
F =
    0.0405   -0.3331
gamma =
    4.1732
K =
   -0.2805   -1.0542

>> ex4    % 2 回目の実行
 
Solution found. Use double(result{i}) to extract i-th design variable value.
X =
    0.4542   -0.1593
   -0.1593    0.3596
F =
    0.0370   -0.3338
gamma =
    4.1539
K =
   -0.2888   -1.0562
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