論文の概要: Context-aware surrogate modeling for balancing approximation and
sampling costs in multi-fidelity importance sampling and Bayesian inverse
problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11708v2
- Date: Sun, 12 Sep 2021 16:44:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 06:15:23.476642
- Title: Context-aware surrogate modeling for balancing approximation and
sampling costs in multi-fidelity importance sampling and Bayesian inverse
problems
- Title（参考訳）: 多元性重要度サンプリングとベイズ逆問題における近似とサンプリングコストのバランスをとるコンテキストアウェア・サロゲートモデル
- Authors: Terrence Alsup and Benjamin Peherstorfer
- Abstract要約: マルチファイダリティ法は、低コストのサロゲートモデルを利用して計算を高速化する。
代用モデルと高忠実度モデルが併用されるため、代用モデルによる貧弱な予測は、高忠実度モデルへの頻繁な関係で補うことができる。
この研究は、多重忠実度重要度サンプリングを考慮し、サロゲートモデルの忠実度を増大させることから理論的および計算的にトレードオフする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-fidelity methods leverage low-cost surrogate models to speed up
computations and make occasional recourse to expensive high-fidelity models to
establish accuracy guarantees. Because surrogate and high-fidelity models are
used together, poor predictions by surrogate models can be compensated with
frequent recourse to high-fidelity models. Thus, there is a trade-off between
investing computational resources to improve the accuracy of surrogate models
versus simply making more frequent recourse to expensive high-fidelity models;
however, this trade-off is ignored by traditional modeling methods that
construct surrogate models that are meant to replace high-fidelity models
rather than being used together with high-fidelity models. This work considers
multi-fidelity importance sampling and theoretically and computationally trades
off increasing the fidelity of surrogate models for constructing more accurate
biasing densities and the numbers of samples that are required from the
high-fidelity models to compensate poor biasing densities. Numerical examples
demonstrate that such context-aware surrogate models for multi-fidelity
importance sampling have lower fidelity than what typically is set as tolerance
in traditional model reduction, leading to runtime speedups of up to one order
of magnitude in the presented examples.
- Abstract（参考訳）: マルチ忠実度法は低コストのサロゲートモデルを利用して計算を高速化し、時折高価な高忠実度モデルと対話して精度保証を確立する。
代用モデルと高忠実度モデルが併用されるため、代用モデルによる貧弱な予測は、高忠実度モデルへの頻繁な関係で補うことができる。
したがって、サロゲートモデルの精度を向上させるために計算資源に投資することと、より頻繁に高忠実度モデルに言及することとのトレードオフがあるが、このトレードオフは高忠実度モデルと併用されるのではなく、高忠実度モデルを置き換えることを意図したサロゲートモデルを構築する伝統的なモデリング手法によって無視される。
本研究は多元的重要度をサンプリングし,理論上および計算上,より正確な偏り密度と,偏り密度を補うために高忠実度モデルから要求されるサンプル数を構築するため,サロゲートモデルの忠実度を増大させる。
数値的な例では、複数の重み付けの重要度サンプリングのための文脈対応サロゲートモデルは、従来のモデル縮小の許容範囲として設定されているものよりも忠実度が低く、上述の例では最大1桁のランタイムスピードアップをもたらすことが示されている。
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