論文の概要: Bayesian sequential design of computer experiments to estimate reliable
sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01008v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 10:14:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 13:19:52.099325
- Title: Bayesian sequential design of computer experiments to estimate reliable
sets
- Title(参考訳): 信頼できる集合を推定するコンピュータ実験のベイズ的逐次設計
- Authors: Romain Ait Abdelmalek-Lomenech (L2S, GdR MASCOT-NUM), Julien Bect
(L2S, GdR MASCOT-NUM), Vincent Chabridon (EDF R\&D PRISME, GdR MASCOT-NUM),
Emmanuel Vazquez (L2S, GdR MASCOT-NUM)
- Abstract要約: 決定論的および不確実な入力の両方を考慮に入れた複素数値シミュレータについて考察する。
我々の目標は、確率が与えられた閾値で制御される出力につながる決定論的入力のセットを推定することである。
本稿では,段階的不確実性低減(SUR)原理に基づくベイズ戦略を提案する。
- 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: We consider an unknown multivariate function representing a system-such as a
complex numerical simulator-taking both deterministic and uncertain inputs. Our
objective is to estimate the set of deterministic inputs leading to outputs
whose probability (with respect to the distribution of the uncertain inputs) to
belong to a given set is controlled by a given threshold. To solve this
problem, we propose a Bayesian strategy based on the Stepwise Uncertainty
Reduction (SUR) principle to sequentially choose the points at which the
function should be evaluated to approximate the set of interest. We illustrate
its performance and interest in several numerical experiments.
- Abstract(参考訳): 複雑な数値シミュレータのようなシステムを表す未知の多変量関数が決定論的入力と不確定入力の両方を取る。
我々の目標は、与えられた集合に属する確率(不確実な入力の分布に関する)が与えられた閾値によって制御される出力につながる決定論的入力のセットを推定することである。
この問題を解決するために,ステップワイズ不確実性低減(SUR)原理に基づくベイズ戦略を提案する。
我々はその性能といくつかの数値実験への関心を説明する。
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