Process / pipeline

Cuantificarea Incertitudinii — Haos Polinomial și Surrogate Kriging

Cuantificarea Incertitudinii (UQ) este un cadru computațional pentru măsurarea sistematică a modului în care incertitudinea din intrările unui model se propagă în incertitudinea din ieșirile sale. Bazându-se pe teoria haosului polinomial a lui Wiener (1938) și formalizată pentru probleme stocastice generale de către Xiu și Karniadakis (2002), UQ utilizează două strategii principale: Expansiunea Haosului Polinomial (PCE), care reprezintă ieșirea modelului ca o serie de polinoame ortogonale adaptate distribuțiilor de intrare, și surrogate Kriging (proces Gaussian), care înlocuiesc o simulare costisitoare cu o aproximare statistică rapidă, ajustată pe un set mic de rulări atent alese.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

+5 more

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Citat de

ScholarGateUncertainty Quantification (Uncertainty Quantification (Polynomial Chaos Expansion and Kriging Surrogate)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/simulation/uncertainty-quantification · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026