奥利维尔·布瓦索；埃里克·古堡；让·古鲍特·拉雷克；Sylvie推杆 （p\）-盒的仿射算法的推广。 （英语） Zbl 1247.60006号 计算 94，第2-4号，189-201（2012）. 具有区间和概率不确定性的输入变量可以通过（p）-盒和Dempster-Shafer结构建模（参见，例如[S.Ferson、V.Kreinovich、L.Ginzburg、D.S.Myers和K.Sentz公司，“构建概率盒和Dempster-Shafer结构”，SAND报告，SAND2002-4015（2003），http://www.sandia.gov/appertemic/Reports/SAND2002-4015.pdf). 仿射算法是区间算法的扩展（参见[J.L.D.库巴和J.斯托尔菲，“仿射算法及其在计算机图形学中的应用”，Proc。SIBGRAPI’93–VI Simpósio Brasileiro de Computaçao Gráfica e Processamento de Imagens，巴西累西腓，9–18（1993），网址：http://graphics.stanford.edu/~comba/papers/aa-93-09-sibgrapi-paper.pdf]). 在本文中，作者将这两种方法结合起来，并使用了一些有关变量相关性的信息，从而提高了结果的精度并减少了计算时间。审核人：Wolfgang Näther（弗赖贝格） 引用于6文件 MSC公司： 60A86型 模糊概率 65G30型 区间和有限算术 关键词：仿射算法；\（p\）-框；概率框；Dempster-Shafer构造 软件：RAMAS风险计算 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Bouissou}等人，《计算》94，第2--4期，189-201（2012；Zbl 1247.60006） 全文： 内政部 参考文献： [1] Berleant D，Goodman-Strauss C（1998）使用区间限定未知相关性随机变量的算术运算结果。可靠计算4（2）：147–165·Zbl 0908.65139号 ·doi:10.1023/A:1009933109326 [2] Busaba J，Suwan S，Kosheleva O（2010）计算p-盒总和的更快算法。J不确定系统4（4）：244–249 [3] Comba JLD，Stolfi J（1993）仿射算法及其在计算机图形中的应用。SEBGRAPI’93年 [4] Ferson S（2002）RAMAS Risk Calc 4.0软件：不确定数字的风险评估。刘易斯出版社，博卡拉顿 [5] Ferson S、Kreinovich V、Ginzburg L、Myers D、Sentz K（2003）《构建概率盒和Dempster–Shafer结构》。技术代表SAND2002-4015 [6] Ferson S、Nelsen R、Hajagos J、Berleant D、Zhang J、Tucker W、Ginzburg L、Oberkampf W（2004）《概率建模依赖性》、Dempster–Shafer理论和概率界分析。桑迪亚国家实验室技术代表 [7] Frank MJ，Nelsen RB，Schweizer B（1987）和分布的最佳可能界，Kolmogorov问题。概率论相关领域74:199-211。doi:10.1007/BF00569989·兹比尔0586.60016 ·doi:10.1007/BF00569989 [8] Ghorbal K、Goubault E、Putot S（2010）分区交叉口的逻辑乘积法。包含：CAV，LNCS，第6174卷 [9] Goubault E，Putt S（2009）功能抽象的分区框架。输入：CoRR.abs/0910.1763·Zbl 1331.68050号 [10] Goubault E，Putot S（2011）有限精度计算的静态分析。收录：VMCAI，LNCS，第6538卷，第232-247页·Zbl 1317.68116号 [11] Limbourg P、Savi R、Petersen J、Kochs HD（2007），使用Dempster–Shafer证据理论进行早期设计阶段的故障树分析。收录于：ESREL 2007，第713–722页 [12] Makino K，Berz M（2003）Taylor模型和其他经验证的功能包含方法。国际纯粹应用数学杂志4（4）：379–456·Zbl 1022.65051号 [13] Nelsen R（1999）《连接词导论》。收录：统计学课堂讲稿。柏林施普林格·Zbl 0909.62052号 [14] Regan HM，Ferson S，Berleant D（2004）《实值随机变量不确定性传播方法的等效性》。国际J近似原因36（1）：1–30·Zbl 1095.68118号 ·doi:10.1016/j.ijar.2003.07.013 [15] Sanders WH，Meyer JF（2000）《随机活动网络：形式定义和概念》。在：欧洲教育论坛，第315–343页·Zbl 0990.68505号 [16] Shafer G（1976）证据的数学理论。普林斯顿大学出版社·Zbl 0359.62002号 [17] 孙杰，黄毅，李杰，王建民（2008）有限不确定性描述下基于切比雪夫仿射算法的参数收益率预测。输入：ASP-DAC’08。IEEE计算机学会出版社，洛杉矶，第531–536页 [18] Terejanu G，Singla P，Singh T，Scott PD（2010）使用多项式混沌和证据理论的认知不确定性传播的近似区间方法。In:美国控制会议 [19] Vignes J（1993）可靠科学计算的随机算法。数学计算模拟35（3）：233–261·Zbl 04515292号 ·doi:10.1016/0378-4754（93）90003-D [20] Williamson RC，Downs T（1990）概率算法I：计算卷积和依赖边界的数值方法。J近似原因4（2）：89–158·Zbl 0703.65100号 ·doi:10.1016/0888-613X（90）90022-T [21] Zhang J，Berleant D（2005）《随机变量的算法：用新的联合分布约束压缩包络线》。输入：ISIPTA，第416–422页 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。