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具有大量物理观测的计算机模型的快速校准。 (英语) Zbl 07772685号

计算机模型校准是建立可靠计算机模型的关键步骤。面对大量的物理观测,迫切需要快速估计校准参数。为了减轻计算负担,我们设计了一种两步算法来利用子采样技术估计校准参数。与当前最先进的校准方法相比,该算法在不牺牲太多精度的情况下大大降低了复杂度。我们证明了该估计的相合性和渐近正态性。文中还介绍了所提出估计的方差形式,这为量化校准参数的不确定性提供了一种自然的方法。两个数值模拟和两个实际研究的结果表明了该方法的优点。

MSC公司:

62G08号 非参数回归和分位数回归
62立方米 空间过程推断
62M40型 随机字段;图像分析

软件:

BB公司
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参考文献:

[1] Ai,M.,Wang,F.,Yu,J.和Zhang,H.,大规模分位数回归的最优子抽样,J.复杂性,62(2021),101512·Zbl 1460.62049号
[2] Ai,M.,Yu,J.,Zhang,H.和Wang,H.,大数据回归的最优子抽样算法,统计学。Sinica,31(2021),第749-772页·Zbl 1469.62422号
[3] Bottou,L.,《随机梯度下降的大尺度机器学习》,《2010年COMPSTAT会议录》,施普林格,纽约,2010年,第177-186页·Zbl 1436.68293号
[4] Breidt,F.J.和Opsomer,J.D.,《调查抽样中的局部多项式回归估计量》,《统计年鉴》。,28(2000),第1026-1053页·Zbl 1105.62302号
[5] Cai,G.和Mahadevan,S.,《大数据模型校准》,《模型验证和不确定性量化》,第3卷,纽约施普林格,2017年,第315-322页。
[6] Chang,K.-L.和Guillas,S.,《大非平稳空间输出的计算机模型校准:气候模型校准的应用》,J.R.Stat.Soc.Ser。C.申请。《统计》,68(2019),第51-78页。
[7] Ezzat,A.A.、Pourhabib,A.和Ding,Y.,计算机模型功能校准的顺序设计,技术计量学,60(2018),第286-296页。
[8] Ferguson,T.S.,《大样本理论课程》,Routledge,英国泰晤士河畔阿宾顿,2017年。
[9] Haaland,B.、Wang,W.和Maheshwari,V.,确定性计算机实验高斯过程仿真中不准确源控制框架,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,6(2018年),第497-521页·Zbl 1403.62143号
[10] Hartmann,A.、Gleeson,T.、Rosolem,R.、Pianosi,F.、Wada,Y.和Wagener,T.,评估欧洲和地中海岩溶地下水补给的大规模模拟模型,Geosci。《模型开发》,8(2015),第1729-1746页。
[11] Hou,T.、Mahmassani,H.S.、Alfelor,R.M.、Kim,J.和Saberi,M.,不利天气下交通流模型的校准和在介观网络模拟中的应用,交通运输。Res.Rec.,2391(2013),第92-104页。
[12] Johnson,M.E.、Moore,L.M.和Ylvisaker,D.,Minimax和maximin距离设计,J.Statist。计划。引用,26(1990),第131-148页。
[13] Kennedy,M.C.和O'Hagan,A.,《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
[14] Krishna,A.、Joseph,V.R.、Ba,S.、Brenneman,W.A.和Myers,W.R.,《模型校准的稳健实验设计》,J.Qual。技术。,54(2022年),第441-452页。
[15] Loeppky,J.L.和Welch,S.W.J.,《选择计算机实验的样本大小:实用指南》,《技术计量学》,51(2009),第366-376页。
[16] Ma,P.,Mahoney,M.和Yu,B.,《算法杠杆的统计观点》,《机器学习国际会议论文集》,2014年,第91-99页·Zbl 1337.62164号
[17] Mahoney,P.Ma,M.W.和Yu,B.,《算法杠杆的统计观点》,J.Mach。学习。第16号决议(2015年),第861-911页·Zbl 1337.62164号
[18] Plumlee,M.,《不精确计算机模型的贝叶斯校准》,J.Amer。统计师。协会,112(2017),第1274-1285页。
[19] Pukelsheim,F.,实验的优化设计,SIAM,费城,2006年·Zbl 1101.62063号
[20] Santner,T.J.、Williams,B.J.和Notz,W.I.,《计算机实验的设计与分析》,第2卷,施普林格,纽约,2018年·Zbl 1405.62110号
[21] Schilling,R.L.,《度量、积分和鞅》,剑桥大学出版社,剑桥,2017年·Zbl 1360.28001号
[22] 蔡伟平、冯德、潘美、贝克、H.、劳森、K.、杨英、刘杰和沈C.,《从校准到参数学习:利用地球科学建模中大数据的尺度效应》,国家通讯社。,12(2021年),第1-13页。
[23] Tuo,R.,通过预测核校准调整计算机模型,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,7(2019年),第553-578页·Zbl 1430.62261号
[24] Tuo,R.,Wang,Y.和Jeff Wu,C.F.,关于Matérn型核脊回归的改进收敛率及其在计算机模型校准中的应用,SIAM/ASA J.不确定。数量。,8(2020年),第1522-1547页·Zbl 1459.62143号
[25] 屠R.和吴春凤J.,《不完全计算机模型的有效校准》,《统计年鉴》。,43(2015),第2331-2352页·Zbl 1326.62228号
[26] Van der Vaart,A.W.,《渐近统计》,第3卷,剑桥大学出版社,剑桥,2000年·Zbl 0910.62001号
[27] Varadhan,R.和Gilbert,P.,BB:求解大型非线性方程组和优化高维非线性目标函数的R包,J.Stat.Softw。,32(2010年),第1-26页。
[28] Wang,H.和Ma,Y.,《大数据分位数回归的最优子抽样》,《生物统计学》,108(2021),第99-112页·Zbl 1462.62248号
[29] Wang,H.,Yang,M.和Stufken,J.,大数据线性回归的基于信息的最优子数据选择,J.Amer。统计师。协会,114(2019),第393-405页·Zbl 1478.62196号
[30] Wang,H.,Zhu,R.,and Ma,P.,大样本logistic回归的最优子抽样,J.Amer。统计师。协会,113(2018),第829-844页·Zbl 1398.62196号
[31] Wong,R.K.、Storlie,C.B.和Lee,T.C.,《计算机模型校准的频率学家方法》,J.R.Stat.Soc.Ser。B.统计方法。,79(2017),第635-648页·Zbl 1414.62079号
[32] Xie,F.和Xu,Y.,计算机模型的贝叶斯投影校准,J.Amer。统计师。协会,116(2021),第1965-1982页·Zbl 1506.62271号
[33] Xiong,S.、Qian,P.Z.和Wu,C.J.,高精度和低精度计算机代码的顺序设计和分析,《技术计量学》,55(2013),第37-46页。
[34] Yao,Y.和Wang,H.,softmax回归的最优子抽样,统计学。论文,60(2019),第585-599页·Zbl 1421.62013年
[35] Yu,J.、Wang,H.、Ai,M.和Zhang,H.,具有大量数据的最大拟似然估计量的最优分布子抽样,J.Amer。统计师。协会,117(2022),第265-276页·Zbl 1506.62235号
[36] Zhu,R.,《基于梯度的抽样:最小二乘法的自适应重要性抽样》,《高级神经信息处理》。系统。,29 (2016).
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