ScholarGate
עוזר
Process / pipeline

כימות אי-ודאות — פולינומי כאוס ומעריכי קריגינג

כימות אי-ודאות (UQ) הוא מסגרת חישובית למדידה שיטתית של האופן שבו אי-ודאות בכניסות של מודל מתפשטת לאי-ודאות ביציאות שלו. בהתבסס על תיאוריית פולינומי הכאוס של וינר (1938) ובפורמליזציה לבעיות סטוכסטיות כלליות על ידי שיו וקרניאדקיס (2002), UQ משתמש בשתי אסטרטגיות עיקריות: הרחבת פולינומי כאוס (PCE), המייצגת את פלט המודל כסדרה של פולינומים אורתוגונליים המתאימים להתפלגויות הכניסה, ומעריכי קריגינג (תהליך גאוסיאני), המחליפים סימולציה יקרה בקירוב סטטיסטי מהיר המותאם למספר קטן של הרצות שנבחרו בקפידה.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

+5 more

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateUncertainty Quantification (Uncertainty Quantification (Polynomial Chaos Expansion and Kriging Surrogate)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/simulation/uncertainty-quantification · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026