骑士，克莱门特；泽维尔·埃默里；大卫·金斯堡 快速更新条件模拟信号群。 （英语） Zbl 1323.86020号 数学。地质科学。 47，第7期，771-789（2015）. 摘要：高斯随机场（GRF）条件模拟是许多空间统计问题的关键组成部分，用于计算Monte-Carlo估计量和量化GRF非线性泛函在数据条件下的不确定性。众所周知，条件模拟通常是计算机密集型的，特别是当采用具有大量模拟点的矩阵分解方法时。这项工作研究了条件观测按批次顺序同化的设置，每个阶段有一个点或一批点。假设条件模拟已在前一阶段执行，目标是利用现有的样本路径和副产品，以最低成本生成更新的条件模拟。给出了显式公式，对于任意（qgeq 1），该公式允许将基于（n+q）观测值的样本路径集合更新为基于（n=q）观测的集合。与直接方法相比，所提出的公式被证明大大降低了计算复杂度。此外，这些公式明确显示了新观测值如何更新旧样本路径。提供了详细的复杂度计算，突出了该方法相对于最新算法的优点，并通过数值实验进行了补充。 引用于8文件 MSC公司： 86A32型 地理统计学 86-08 地球物理问题的计算方法 关键词：高斯随机场；残差克里格算法；批量顺序策略；克里格更新方程 软件：骰子克里格；TBSIM公司；骰子优化 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Chevalier}等人，数学。地质科学。47，第7号，771--789（2015；Zbl 1323.86020） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Barnes RJ，Watson A（1992）克里金估计和方差的有效更新。数学地质学24（1）：129-133·Zbl 0970.86528号 ·doi:10.1007/BF00890091 [2] Binois M、Ginsbourger D、Roustant O（2014）《利用高斯过程条件模拟量化帕累托前沿的不确定性》。欧洲运营研究杂志doi:10.1016/J.ejor.2014.07.032·Zbl 1346.90730号 [3] Chevalier C（2013）基于高斯过程模型的快速不确定性降低策略。伯尔尼大学博士论文·Zbl 0970.86528号 [4] Chevalier C、Ginsbourger D、Emery X（2014）修正了分批连续数据同化的kriging更新公式。收录：Pardo-Igüzquisa E等人（编辑）《地球数学》。柏林施普林格，第119-122页 [5] Chilès JP，Allard D（2005）土壤变化的随机模拟。收录：Grunwald S（ed）环境土壤景观建模：地理信息技术和土壤计量学。CRC出版社，博卡拉顿，第289-321页 [6] Chilès JP，Delfiner P（2012）《地理统计学：空间不确定性建模》，第2版。纽约威利·Zbl 1256.86007号 [7] Davis MW（1987）通过协方差矩阵的LU三角分解生成条件模拟。数学地理19（2）：91-98 [8] de Fouquet C（1994）关于条件克里金的提醒。收录：Armstrong M，Dowd P（编辑）地质统计模拟。Kluwer学术出版社，多德雷赫特，第131-145页 [9] Delhomme J（1979），地下水流量参数的空间变异性和不确定性：地质统计学方法。水资源研究报告15（2）：269-280·doi:10.1029/WR015i002p00269文件 [10] Deutsch C（2002）地质统计油藏建模。牛津大学出版社，纽约 [11] Dimitrakopoulos R（2010）《矿体建模和战略矿山规划进展》。澳大利亚矿业和冶金研究所，光谱系列20，墨尔本 [12] Emery X（2009）克里格更新方程及其在相邻数据选择中的应用。计算地质学13（1）：211-219 [13] Emery X，Lantuéjoul C（2006）Tbsim：通过转向带方法对三维高斯随机场进行条件模拟的计算机程序。计算地质学32（10）：1615-1628·doi:10.1016/j.cageo.2006.03.001 [14] 高H，王J，赵P（1996）更新的克立格方差与最优样本设计。数学地理28:295-313·Zbl 0970.86551号 ·doi:10.1007/BF02083202 [15] Ginsbourger D、Baccou J、Chevalier C、Perales F、Garland N、Monerie Y（2014）《轮廓优化和优化器的贝叶斯自适应重建》。SIAM J不确定数量2（1）：490-510·Zbl 1308.62157号 [16] Handcock MS，Stein ML（1993）克里金的贝叶斯分析。技术计量学35（4）：403-410·doi:10.1080/00401706.1993.10485354 [17] Hernández J，Emery X（2009）《优化当地森林调查抽样设计的地质统计学方法》。Can J For Res加拿大研究院39:1465-1474·doi:10.1139/X09-048 [18] Hoshiya M（1995）高斯场的克里金和条件模拟。工程机械杂志121（2）：181-186·doi:10.1061/（ASCE）0733-9399（1995）121:2（181） [19] Journel A，Huijbregts C（1978）采矿地质统计学。伦敦学术出版社·Zbl 0964.62500号 [20] Journel A，Kyriakidis P（2004）《矿产储量评估：模拟方法》。牛津大学出版社，纽约 [21] Lantuéjoul C（2002）《地质统计模拟：模型和算法》。柏林施普林格·Zbl 0990.86007号 ·doi:10.1007/978-3-662-04808-5 [22] Matheron G（1973）内在随机函数及其应用。高级应用概率5（3）：439-468·Zbl 0324.60036号 [23] O’Hagan A（1978）预测曲线拟合和优化设计。J R Stat Soc Ser B（Methodol）40（1）：1-42·Zbl 0374.62070号 [24] Omre H，Halvorsen K（1989）简单克立格和通用克立格之间的贝叶斯桥梁。数学地理22（7）：767-786·兹比尔0964.62500 ·doi:10.1007/BF00893321 [25] Roustant O，Ginsbourger D，Deville Y（2012）Dicekriging，diceoptim:通过基于kriging-based元建模和优化的计算机实验分析的两个R包。J统计软件51·Zbl 0970.86551号 [26] Santner TJ、Williams BJ、Notz W（2003）《计算机实验的设计与分析》。柏林施普林格·Zbl 1041.62068号 [27] Stein ML（1999）《空间数据插值：克里格理论》。纽约州施普林格·Zbl 0924.62100号 ·doi:10.1007/978-1-4612-1494-6 [28] Villemonteix J、Vazquez E、Walter E（2009）《费用评估函数全局优化的信息方法》。《全球优化杂志》44（4）：509-534·Zbl 1180.90253号 ·doi:10.1007/s10898-008-9354-2 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。