×

功能响应失调模型的地标式仿真器。 (英语) Zbl 1482.62121号

摘要:许多计算机模型输出功能数据,在某些情况下,这些功能数据具有相似但未对齐的形状特征。我们介绍了一种为计算机模型构建仿真器的通用方法,当功能响应(地标)中的关键值容易识别时,这些模型会输出未对齐的功能数据。这种方法有两个主要部分:对对齐的(使用地标)功能数据进行建模,以及对将未对齐的数据映射到对齐空间的函数进行建模(翘曲函数)。由于翘曲函数要求是单调的,所以我们特别注意对单调函数响应数据进行建模。我们讨论了我们的方法如何容易地应用于各种典型的仿真器,例如高斯过程、贝叶斯多元自适应回归样条和贝叶斯加性回归树,以及如何进行敏感性分析。我们通过构建两个应用的模拟器来演示我们的方法:(1)用于模拟惯性约束聚变点火实验的高能物理计算机模型,其中模型输出高度失调;(2)用于模拟高速撞击实验的多物理连续流体代码,其中模型输出仅略微错位。在(1)无法应用传统方法的情况下,而在(2)中,可以应用它们,但所提出的方法性能明显更好。

MSC公司:

第62页第35页 统计学在物理学中的应用
62兰特 功能数据分析
62J02型 一般非线性回归
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] M.Bayarri、J.Berger、J.Cafeo、G.Garcia Donato、F.Liu、J.Palomo、R.Parthasarathy、R.Paulo、J.Sacks和D.Walsh,具有功能输出的计算机模型验证,Ann.Statist。,35(2007),第1874-1906页·Zbl 1144.62368号
[2] B.Bornkamp和K.Ickstadt,连续单调函数的贝叶斯非参数估计及其在剂量反应分析中的应用,生物统计学,65(2009),第198-205页·Zbl 1159.62023号
[3] A.Chakraborty、B.K.Mallick、R.G.Mcclarren、C.C.Kuranz、D.Bingham、M.J.Grosskopf、E.M.Rutter、H.F.Stripling和R.P.Drake,测量误差辐射冲击实验的基于样条的仿真器,J.Amer。统计师。协会,108(2013),第411-428页·Zbl 06195949号
[4] V.Chernozhukov、I.Fernandez-Val和A.Galichon,通过重排改进单调函数的点和区间估计,《生物特征》,96(2009),第559-575页·Zbl 1170.62025号
[5] H.A.Chipman、E.I.George和R.E.McCulloch,BART:贝叶斯加性回归树,Ann.Appl。统计学。,4(2010年),第266-298页·Zbl 1189.62066号
[6] H.A.Chipman、E.I.George、R.E.McCulloch和T.S.Shively,mBART:多维单色BART,预印本,https://arxiv.org/abs/1612.01619, 2016.
[7] D.G.Denison、B.K.Mallick和A.F.Smith,贝叶斯MARS,统计学家。计算。,8(1998),第337-346页。
[8] C.Earls和G.Hooker,功能数据注册、平滑和预测的变异贝叶斯,贝叶斯分析。,12(2017年),第557-582页·Zbl 1384.62085号
[9] D.Francom和B.Sansoí,Bass:A R package for fitting and performing sensitivity analysis of Bayesian adaptive spline surfaces,J.Statist。《软件》,94(2020),第1-36页。
[10] D.Francom、B.Sansoí、V.Bulaevskaya、D.Lucas和M.Simpson,使用贝叶斯自适应样条推断大型计算机实验中的大气释放特征,J.Amer。统计师。协会,114(2019),第1450-1465页·Zbl 1428.86014号
[11] D.Francom、B.Sansoí、A.Kupresanin和G.Johannesson,《使用贝叶斯自适应样条对功能数据进行敏感性分析和仿真》,统计。《中国科学院院刊》,第28期(2018),第791-816页·Zbl 1390.62059号
[12] D.Gervini和T.Gasser,《自建模翘曲函数》,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,66(2004),第959-971页·Zbl 1061.62052号
[13] S.Golchi、D.R.Bingham、H.Chipman和D.A.Campbell,计算机实验的单音模拟,SIAM/ASA J.Uncertain。数量。,3(2015),第370-392页,https://doi.org/10.1137/10976741。 ·Zbl 1327.62146号
[14] D.Gottlieb和C.-W.Shu,《关于吉布斯现象及其解决方法》,SIAM Rev.,39(1997),第644-668页,https://doi.org/10.1137/S0036144596301390。 ·Zbl 0885.42003号
[15] R.B.Gramacy和D.W.Apley,大型计算机实验的局部高斯过程近似,J.Compute。图表。统计学。,24(2015),第561-578页。
[16] R.B.Gramacy、D.Bingham、J.P.Holloway、M.J.Grosskopf、C.C.Kuranz、E.Rutter、M.Trantham和R.P.Drake,校准模拟辐射冲击流体动力学的大型计算机实验,Ann.Appl。统计学。,9(2015),第1141-1168页·Zbl 1454.62530号
[17] R.B.Gramacy,laGP:通过R,J.Statist中的局部近似高斯过程进行大尺度空间建模。《软件》,72(2016),第1-46页。
[18] R.B.Gramacy和B.Haaland,《在局部高斯过程预测中加速邻域搜索》,《技术计量学》,58(2016),第294-303页。
[19] M.Gu和J.O.Berger,大规模输出计算机模型的并行偏高斯过程仿真,Ann.Appl。统计学。,10(2016),第1317-1347页·Zbl 1391.62184号
[20] D.Higdon、J.Gattiker、B.Williams和M.Rightley,《使用高维输出进行计算机模型校准》,J.Amer。统计师。协会,103(2008),第570-583页·Zbl 1469.62414号
[21] C.Holmes和N.Heard,使用随机变化点的广义单调回归,统计量。《医学》,22(2003),第623-638页。
[22] Y.Hung、V.R.Joseph和S.N.Melkote,《功能反应的计算机实验分析》,《技术计量学》,57(2015),第35-44页,https://doi.org/10.1080/0401706.2013.869263。
[23] M.C.Kennedy和A.O'Hagan,计算机模型的贝叶斯校准,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,63(2001年),第425-464页·Zbl 1007.62021号
[24] L.Lin和D.B.Dunson,使用高斯过程投影的贝叶斯单调回归,《生物统计学》,101(2014),第303-317页·Zbl 1452.62285号
[25] F.Liu、M.Bayarri和J.Berger,贝叶斯分析中的模块化,重点是计算机模型的分析,贝叶斯分析。,4(2009年),第119-150页·Zbl 1330.65033号
[26] M.Marinak、G.Kerbel、N.Gentile、O.Jones、D.Munro、S.Pollaine、T.Dittrich和S.Haan,国家点火设施目标的三维HYDRA模拟,Phys。Plasmas,8(2001),第2275-2280页。
[27] R.McCulloch、R.Sparapani、R.Gramacy、C.Spanbauer和M.Pratola,BART:贝叶斯加性回归树,R包版本1.62018,https://CRAN.R-project.org/package=BART,
[28] J.S.Morris,《函数回归》,年。Rev.统计。申请。,2(2015年),第321-359页。
[29] J.Peterson、K.Humbird、J.Field、S.Brandon、S.Langer、R.Nora、B.Spears和P.Springer,惯性约束聚变内爆中的分区流动生成,物理学。《等离子体》,24(2017),032702。
[30] M.T.Pratola、H.A.Chipman、J.R.Gattiker、D.M.Higdon、R.McCulloch和W.N.Rust,并行贝叶斯加性回归树,J.Compute。图表。统计学。,23(2014年),第830-852页。
[31] M.T.Pratola和D.M.Higdon,复杂高维计算机模型的贝叶斯加性回归树校准,《技术计量学》,58(2016),第166-179页。
[32] J.Ramsay和B.Silverman,功能数据分析,统计中的Springer系列,Springer,2005年,https://doi.org/10.1007/b98888。 ·Zbl 1079.62006号
[33] J.O.Ramsay,估计光滑单调函数,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,60(1998年),第365-375页·Zbl 0909.62041号
[34] J.Riihima­ki和A.Vehtari,具有单调信息的高斯过程,《第十三届国际人工智能与统计会议论文集》,Proc。机器。学习。PMLR第9号决议,2010年,第645-652页。
[35] A.Saltelli、M.Ratto、T.Andres、F.Campolongo、J.Cariboni、D.Gatelli、M.Saisana和S.Tarantola,《全球敏感性分析:初级读本》,John Wiley&Sons出版社,2008年·Zbl 1161.00304号
[36] T.J.Santner、B.J.Williams、W.Notz和B.J.威廉姆斯,《计算机实验的设计与分析》,第二版,施普林格出版社,2018年·Zbl 1405.62110号
[37] T.S.Shively、T.W.Sager和S.G.Walker,非参数单调函数估计的贝叶斯方法,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,71(2009),第159-175页·Zbl 1231.62058号
[38] I.M.Sobol’,非线性数学模型的全局敏感性指数及其蒙特卡罗估计,数学。计算。模拟。,55(2001),第271-280页·Zbl 1005.65004号
[39] J.E.Starling、J.S.Murray、C.M.Carvalho、R.Bukowski和J.G.Scott,BART与目标平滑:患者特异性死产风险分析,预印本,https://arxiv.org/abs/1805.07656, 2018. ·Zbl 1439.62228号
[40] J.Strait和S.Kurtek,基于贝叶斯模型的平面曲线自动地标检测,《IEEE计算机视觉和模式识别研讨会论文集》,IEEE,2016年,第86-94页。
[41] D.Telesca,通过注册和回归对曲线形状变化的贝叶斯分析,载于《生物统计学中的非参数贝叶斯推断》,Springer,2015年,第287-310页·Zbl 1338.92017年
[42] D.Telesca、E.A.Erosheva、D.A.Kreager和R.L.Matsueda,《将犯罪职业建模为偏离单一人口年龄犯罪曲线:大麻使用案例》,J.Amer。统计师。协会,107(2012),第1427-1440页·Zbl 1258.62127号
[43] D.Telesca和L.Y.T.Inoue,贝叶斯层次曲线注册,J.Amer。统计师。协会,103(2008),第328-339页·Zbl 1471.62560号
[44] J.D.Tucker、W.Wu和A.Srivastava,使用相位和振幅分离的函数数据生成模型,Comput。统计师。数据分析。,61(2013),第50-66页·Zbl 1349.62253号
[45] D.J.Walters、A.Biswas、E.C.Lawrence、D.C.Francom、D.J.Luscher、D.A.Fredenburg、K.R.Moran、C.M.Sweeney、R.L.Sandberg、J.P.Ahrens和C.A.Bolme,使用(Al-5083)对称冲击实验的水代码模拟对强度参数进行贝叶斯校准,J.Appl。物理。,124 (2018), 205105.
[46] X.Wang和J.O.Berger,使用高斯过程估计形状约束函数,SIAM/ASA J.Uncertain。数量。,4(2016),第1-25页,https://doi.org/10.1137/10955033。 ·Zbl 1347.60040号
[47] B.Williams、D.Higdon、J.Gattiker、L.Moore、M.McKay和S.Keller-McNulty,结合实验数据和计算机模拟,并应用于飞板实验,贝叶斯分析。,1(2006年),第765-792页·Zbl 1331.62508号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。