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朱莉娅·卡拉塔尤德·格雷戈里;Chen-Charpentier，Benito M。;科尔特斯·洛佩斯、胡安·卡洛斯;马克·乔纳特·桑兹

结合多项式混沌展开和随机变量变换技术来近似随机问题的密度函数，包括一些流行病模型。 （英语） 兹比尔1429.92125

对称 11，第1号，第43号论文，第18页（2019）.
摘要：在本文中，我们讨论了具有一个随机输入参数的随机模型的计算不确定性量化。本文的目的是双重的：首先，近似解随机过程的概率密度函数集，其次，展示我们的理论发现处理一些重要流行病学模型的能力。通过广义多项式混沌展开和随机Galerkin投影技术，利用在随机输入参数下计算的多项式构造近似。上述一元多项式的概率密度函数通过随机变量变换方法计算，并考虑多项式严格单调的区域。Galerkin投影的代数/指数收敛使这些密度函数快速收敛。这些示例基于通过线性和非线性微分方程和差分方程建立的基本流行病学模型，其中输入参数之一假设为随机变量。

引用于三文件

MSC公司：

92天30分 流行病学
92-08 生物学问题的计算方法

关键词：

不确定性量化;流行病学随机模型;概率密度函数;广义多项式混沌;随机变量变换技术
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\textit{J.Calatayud Gregori}等人，Symmetry 11，No.1，论文编号43，18 p.（2019年；Zbl 1429.92125）
全文： 内政部
OA许可证

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