論文の概要: A Principled Method for the Creation of Synthetic Multi-fidelity Data Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05667v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 06:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:06:42.373101
• Title: A Principled Method for the Creation of Synthetic Multi-fidelity Data Sets
• Title（参考訳）: 合成多忠実性データセット作成のための原理的手法
• Authors: Clyde Fare, Peter Fenner, Edward O. Pyzer-Knapp
• Abstract要約: マルチファイダリティとマルチアウトプット最適化アルゴリズムは、実験的および計算的プロキシを最適な種を探索するためにインテリジェントに使用できる。 これらのアルゴリズムの特徴付けには、典型的には分析関数または既存の多重忠実度データセットを使用するベンチマークが含まれる。 本稿では, 基準基底真理関数から導出される合成忠実度を, 制御可能な相関度で体系的に生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.512854793379827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multifidelity and multioutput optimisation algorithms are an area of current interest in many areas of computational design as they allow experimental and computational proxies to be used intelligently in the search for optimal species. Characterisation of these algorithms involves benchmarks that typically either use analytic functions or existing multifidelity datasets. Unfortunately, existing analytic functions are often not representative of relevant problems, while many existing datasets are not constructed to easily allow systematic investigation of the influence of characteristics of the contained proxies functions. To fulfil this need, we present a methodology for systematic generation of synthetic fidelities derived from a reference ground truth function with a controllable degree of correlation.
• Abstract（参考訳）: マルチファイダリティとマルチアウトプット最適化アルゴリズムは、実験的および計算的プロキシを最適種探索にインテリジェントに使用できるようにするため、計算設計の多くの領域で現在関心を集めている分野である。 これらのアルゴリズムのキャラクタリゼーションには、通常、解析関数または既存のマルチフィデリティデータセットを使用するベンチマークが含まれる。 残念なことに、既存の分析関数は、しばしば関連する問題を表すものではないが、多くの既存のデータセットは、含まれているプロキシ関数の特性の影響を体系的に調査できるように構築されていない。 このニーズを満たすために, 基準基底真理関数から導出される合成忠実度を, 制御可能な相関度で体系的に生成する手法を提案する。

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