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研究论文

随机算法的置信区间

出版:2021年4月20日 出版历史
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    量化工业科学计算代码中使用浮点(FP)计算导致的错误和损失是验证、验证和不确定性量化过程的重要组成部分。随机算法是一种建模和估计FP精度损失的方法,适用于大型工业代码。它以不同的风格存在,如CESTAC或MCA,在各种工具中实现,如CADNA、Verificarlo或Verrou。这些方法和工具基于FP精度损失可以通过随机性建模的思想。因此,他们同样需要对程序结果进行统计分析,以估计结果的重要性。
    在这篇文章中,我们提出了一个框架来执行随机算术的坚实统计分析。该框架统一了有效位数(CESTAC和MCA)的所有现有定义,并提出了一个新的关注量:有助于结果准确性的位数。在正态分布结果和一般情况下,都为所有估值器提供了可靠的置信区间。该框架的使用通过两个工业代码案例研究进行了证明:Europlexus和code_aster。

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    • (2023)结构脑MRI分析中卷积神经网络推断的数值不确定性医学成像中机器学习安全使用的不确定性10.1007/978-3-031-44336-7_7(64-73)在线发布日期:2023年10月12日

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    发布于

    数学软件上的封面图像ACM事务
    ACM数学软件汇刊 第47卷第2期
    2021年6月
    243页
    国际标准编号:0098-3500
    EISSN公司:1557-7295
    内政部:10.1145/3459727
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    出版商

    计算机协会

    美国纽约州纽约市

    出版历史

    出版:2021年4月20日
    认可的:2020年10月1日
    修订过的:2020年7月1日
    收到:2018年7月1日
    在TOMS中发布体积47,问题2

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    1. 蒙特卡洛算法
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    • (2023)卷积神经网络推断用于结构脑MRI分析的数值不确定性医学成像中机器学习安全使用的不确定性10.1007/978-3-031-44336-7_7(64-73)在线发布日期:2023年10月12日

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