Quantificazione dell'Incertezza — Caos Polinomiale e Surrogati Kriging

La Quantificazione dell'Incertezza (UQ) è un quadro computazionale per misurare sistematicamente come l'incertezza negli input di un modello si propaghi in incertezza nei suoi output. Basandosi sulla teoria del caos polinomiale di Wiener (1938) e formalizzata per problemi stocastici generali da Xiu e Karniadakis (2002), l'UQ utilizza due strategie primarie: l'Espansione del Caos Polinomiale (PCE), che rappresenta l'output del modello come una serie di polinomi ortogonali adattati alle distribuzioni di input, e i surrogati Kriging (processo Gaussiano), che sostituiscono una simulazione costosa con un'approssimazione statistica rapida adattata a un piccolo insieme di esecuzioni attentamente scelte.