Kwantyfikacja niepewności — Polinomialne chaostwo i zastępcze modele Kriginga

Kwantyfikacja niepewności (UQ) to ramy obliczeniowe służące do systematycznego mierzenia, jak niepewność w danych wejściowych modelu propaguje się do niepewności w jego danych wyjściowych. Opierając się na teorii polinomialnego chaosu Wienera (1938) i sformalizowanej dla ogólnych problemów stochastycznych przez Xiu i Karniadakisa (2002), UQ wykorzystuje dwie podstawowe strategie: ekspansję polinomialnego chaosu (PCE), która przedstawia wynik modelu jako szereg ortogonalnych wielomianów dopasowanych do rozkładów wejściowych, oraz zastępcze modele Kriginga (procesy Gaussa), które zastępują kosztowną symulację szybkim przybliżeniem statystycznym dopasowanym do niewielkiego zbioru starannie wybranych przebiegów.