論文の概要: Goal-oriented adaptive sampling under random field modelling of response probability distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07612v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 15:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:16:22.116339
• Title: Goal-oriented adaptive sampling under random field modelling of response probability distributions
• Title（参考訳）: 応答確率分布のランダム場モデリングによる目標指向適応サンプリング
• Authors: Ath\'ena\"is Gautier, David Ginsbourger, Guillaume Pirot
• Abstract要約: 応答分布の空間的変動がそれらの平均および/または分散だけでなく、例えば、形状や一様性、多様性などを含む他の特徴も考慮する。 我々の貢献は、それによって引き起こされる確率分布の場をモデル化する非パラメトリックベイズアプローチに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the study of natural and artificial complex systems, responses that are not completely determined by the considered decision variables are commonly modelled probabilistically, resulting in response distributions varying across decision space. We consider cases where the spatial variation of these response distributions does not only concern their mean and/or variance but also other features including for instance shape or uni-modality versus multi-modality. Our contributions build upon a non-parametric Bayesian approach to modelling the thereby induced fields of probability distributions, and in particular to a spatial extension of the logistic Gaussian model. The considered models deliver probabilistic predictions of response distributions at candidate points, allowing for instance to perform (approximate) posterior simulations of probability density functions, to jointly predict multiple moments and other functionals of target distributions, as well as to quantify the impact of collecting new samples on the state of knowledge of the distribution field of interest. In particular, we introduce adaptive sampling strategies leveraging the potential of the considered random distribution field models to guide system evaluations in a goal-oriented way, with a view towards parsimoniously addressing calibration and related problems from non-linear (stochastic) inversion and global optimisation.
• Abstract（参考訳）: 自然および人工複雑系の研究において、考慮された決定変数によって完全に決定されない応答は確率論的にモデル化され、結果として決定空間間で応答分布が変化する。 これらの応答分布の空間的変動が、それらの平均および/または分散だけでなく、例えば、形状や一様性、多様性といった他の特徴も考慮する。 私たちの貢献は、誘起される確率分布の分野、特にロジスティックガウスモデルの空間拡張をモデル化する非パラメトリックベイズ的アプローチに基づいています。 検討されたモデルは、候補点における応答分布の確率的予測を提供し、例えば確率密度関数の(近似)後方シミュレーションを実行し、ターゲット分布の複数のモーメントやその他の関数を共同で予測し、関心のある分布分野の知識の状態に対する新しいサンプルの収集の影響を定量化する。 特に,非線形(確率的)逆転や大域的最適化からキャリブレーションや関連する問題にパーシミュニケートに対処する上で,ランダム分布モデルのポテンシャルを活用して,システム評価を目標指向的に導く適応型サンプリング戦略を導入する。

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