Kvantifikace nejistoty — Polynomiální chaos a zástupné modely Kriging
Kvantifikace nejistoty (UQ) je výpočetní rámec pro systematické měření toho, jak se nejistota ve vstupech modelu šíří do nejistoty v jeho výstupech. Vycházejíce z Wienerovy teorie polynomiálního chaosu (1938) a formalizované pro obecné stochastické problémy Xiu a Karniadakise (2002), UQ používá dvě primární strategie: Polynomiální chaosové rozvoje (PCE), které reprezentují výstup modelu jako řadu ortogonálních polynomů přizpůsobených vstupním distribucím, a zástupné modely Kriging (Gaussovské procesy), které nahrazují nákladnou simulaci rychlou statistickou aproximací založenou na malém počtu pečlivě zvolených běhů.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+5 more
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Uncertainty Quantification (Polynomial Chaos Expansion and Kriging Surrogate). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Bayesovská optimalizaceOptimalizace↔ compare
- Globální analýza citlivostiSimulace↔ compare
- Kriging – prostorová interpolaceProstorová analýza↔ compare
- Latin Hypercube SamplingSimulace↔ compare
- Simulace Monte CarloRozhodování↔ compare
- Stochastické diferenciální rovnice (SDE)Simulace↔ compare
- Optimalizace založená na náhradních modelechOptimalizace↔ compare
- System DynamicsSimulace↔ compare
- Techniky redukce rozptylu pro simulace Monte CarloSimulace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →