論文の概要: UQpy v4.1: Uncertainty Quantification with Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09572v1
- Date: Tue, 16 May 2023 16:11:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 08:35:40.537139
- Title: UQpy v4.1: Uncertainty Quantification with Python
- Title(参考訳): UQpy v4.1: Pythonによる不確かさの定量化
- Authors: Dimitrios Tsapetis, Michael D. Shields, Dimitris G. Giovanis, Audrey
Olivier, Lukas Novak, Promit Chakroborty, Himanshu Sharma, Mohit Chauhan,
Katiana Kontolati, Lohit Vandanapu, Dimitrios Loukrezis, Michael Gardner
- Abstract要約: 本稿では、UQpyのバージョン4で導入された最新の改善、Pythonによる不確実性定量化、ライブラリについて述べる。
最新バージョンでは、コードは最新のPythonコーディング規約に従って再構成された。
UQpyの堅牢性を改善するために、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスが採用された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.6405927770229
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the latest improvements introduced in Version 4 of the
UQpy, Uncertainty Quantification with Python, library. In the latest version,
the code was restructured to conform with the latest Python coding conventions,
refactored to simplify previous tightly coupled features, and improve its
extensibility and modularity. To improve the robustness of UQpy, software
engineering best practices were adopted. A new software development workflow
significantly improved collaboration between team members, and continous
integration and automated testing ensured the robustness and reliability of
software performance. Continuous deployment of UQpy allowed its automated
packaging and distribution in system agnostic format via multiple channels,
while a Docker image enables the use of the toolbox regardless of operating
system limitations.
- Abstract(参考訳): 本稿では、UQpyのバージョン4で導入された最新の改善、Pythonによる不確実性定量化、ライブラリについて述べる。
最新バージョンでは、コードは最新のPythonコーディング規約に適合するように再構成され、以前の密結合機能を単純化し、拡張性とモジュール化を改善した。
UQpyの堅牢性を改善するために、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスが採用された。
新しいソフトウェア開発ワークフローは、チームメンバ間のコラボレーションを大幅に改善し、継続的統合と自動テストによって、ソフトウェアパフォーマンスの堅牢性と信頼性が保証された。
UQpyの継続的デプロイは、複数のチャネルを介して、システム非依存の形式での自動パッケージングと配布を可能にし、Dockerイメージは、オペレーティングシステムの制限にかかわらず、ツールボックスの使用を可能にする。
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