ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Kvantificering af Usikkerhed — Polynomiel Kaos og Kriging Surrogat

Kvantificering af Usikkerhed (UQ) er et beregningsmæssigt rammeværk til systematisk at måle, hvordan usikkerhed i en models input forplanter sig til usikkerhed i dens output. UQ bygger på Wieners polynomielle kaosteori (1938) og blev formaliseret for generelle stokastiske problemer af Xiu og Karniadakis (2002). UQ anvender to primære strategier: Polynomiel Kaos Ekspansion (PCE), som repræsenterer modeloutputtet som en serie af ortogonale polynomier, der matcher inputdistributionerne, og Kriging (Gaussisk proces) surrogater, som erstatter en dyr simulering med en hurtig statistisk approksimation, der er tilpasset et lille antal nøje udvalgte kørsler.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+5 more

Kilder

  1. 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
  2. Smith, R.C. (2013). Uncertainty Quantification: Theory, Implementation, and Applications. SIAM. ISBN: 978-1611973211

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 1). Uncertainty Quantification (Polynomial Chaos Expansion and Kriging Surrogate). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateUncertainty Quantification (Uncertainty Quantification (Polynomial Chaos Expansion and Kriging Surrogate)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/simulation/uncertainty-quantification · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026