تحديد كمية عدم اليقين — فوضى متعددة الحدود ومحاكيات كرينغ
يُعد تحديد كمية عدم اليقين (UQ) إطارًا حسابيًا لقياس كيفية انتشار عدم اليقين في مدخلات النموذج إلى عدم اليقين في مخرجاته بشكل منهجي. بالاعتماد على نظرية فوضى متعددة الحدود لـ Wiener (1938) وصياغتها للمشاكل العشوائية العامة بواسطة Xiu و Karniadakis (2002)، يستخدم UQ استراتيجيتين أساسيتين: توسيع فوضى متعددة الحدود (PCE)، الذي يمثل ناتج النموذج كسلسلة من كثيرات الحدود المتعامدة المتطابقة مع توزيعات المدخلات، ومحاكيات كرينغ (عملية غاوسية)، التي تستبدل محاكاة مكلفة بتقريب إحصائي سريع تم تكييفه مع مجموعة صغيرة من التشغيلات المختارة بعناية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+5 more
المصادر
- Xiu, D. & Karniadakis, G.E. (2002). The Wiener-Askey Polynomial Chaos for Stochastic Differential Equations. SIAM Journal on Scientific Computing, 24(2), 619–644. DOI: 10.1137/S1064827501387826 ↗
- Smith, R.C. (2013). Uncertainty Quantification: Theory, Implementation, and Applications. SIAM. ISBN: 978-1611973211
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Uncertainty Quantification (Polynomial Chaos Expansion and Kriging Surrogate). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/simulation/uncertainty-quantification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التحسين البايزيالتحسين↔ compare
- تحليل الحساسية الشاملالمحاكاة↔ compare
- الاستيفاء المكاني بالكريجينغالتحليل المكاني↔ compare
- أخذ العينات باللاتين هايبركيوبالمحاكاة↔ compare
- محاكاة مونت كارلواتخاذ القرار↔ compare
- المعادلات التفاضلية العشوائية (SDEs)المحاكاة↔ compare
- التحسين المعتمد على البدائلالتحسين↔ compare
- ديناميكيات الأنظمةالمحاكاة↔ compare
- تقنيات تقليل التباين للمحاكاة مونت كارلوالمحاكاة↔ compare