論文の概要: Sensitivity Prewarping for Local Surrogate Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06296v1
• Date: Fri, 15 Jan 2021 20:42:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 12:43:57.930101
• Title: Sensitivity Prewarping for Local Surrogate Modeling
• Title（参考訳）: 局所サロゲートモデリングのための感度プレワーピング
• Authors: Nathan Wycoff, Micka\"el Binois, Robert B. Gramacy
• Abstract要約: 本稿では,グローバル感度解析からサロゲートモデルへ情報を取り込む枠組みを提案する。 ワープシミュレータ」がすべての入力方向に対して等しく敏感であるように入力ワーピングを行い、ローカルモデルがローカルダイナミクスに集中できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the continual effort to improve product quality and decrease operations costs, computational modeling is increasingly being deployed to determine feasibility of product designs or configurations. Surrogate modeling of these computer experiments via local models, which induce sparsity by only considering short range interactions, can tackle huge analyses of complicated input-output relationships. However, narrowing focus to local scale means that global trends must be re-learned over and over again. In this article, we propose a framework for incorporating information from a global sensitivity analysis into the surrogate model as an input rotation and rescaling preprocessing step. We discuss the relationship between several sensitivity analysis methods based on kernel regression before describing how they give rise to a transformation of the input variables. Specifically, we perform an input warping such that the "warped simulator" is equally sensitive to all input directions, freeing local models to focus on local dynamics. Numerical experiments on observational data and benchmark test functions, including a high-dimensional computer simulator from the automotive industry, provide empirical validation.
• Abstract（参考訳）: 製品の品質向上と運用コストの削減という継続的な取り組みの中で、製品設計や構成の実現可能性を決定するために、計算モデリングがますます実施されている。 短距離相互作用のみを考慮した局所モデルによるこれらの計算機実験のサロゲートモデリングは、複雑な入出力関係の巨大な解析に取り組むことができる。 しかし、地域規模に焦点を絞るということは、グローバルなトレンドを何度も繰り返し学ぶ必要があることを意味する。 本稿では,グローバル感度解析からサロゲートモデルへの情報を入力回転および再スケーリング前処理ステップとして組み込むためのフレームワークを提案する。 本稿では,カーネル回帰に基づく複数の感度解析手法の関係を考察し,入力変数の変換をいかに生み出すかを説明する。 具体的には、"warped simulator"が全ての入力方向に対して等しく敏感であるように入力ワーピングを行い、ローカルモデルが局所ダイナミクスに焦点を合わせられるようにした。 自動車産業の高次元計算機シミュレータを含む観測データおよびベンチマークテスト関数に関する数値実験は、実証的検証を提供する。

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