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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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摘要

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。

在本文中,我们提出了一个框架来执行随机算法的可靠统计分析。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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索引术语

  1. 随机算法的置信区间

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            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
            • 接受日期:2020年10月1日
            • 修订过的:2020年7月1日
            • 收到时间:2018年7月1日
            发布于汤姆斯第47卷第2期

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