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最小二乘多项式混沌扩展:采样策略综述。 (英语) Zbl 1440.65007号

摘要:随着非侵入多项式混沌展开(PCE)技术在研究人员中越来越受欢迎,我们在此对基于最小二乘的PCE的主要采样策略进行全面综述。讨论了传统的抽样方法,如蒙特卡罗、拉丁超立方体、准蒙特卡洛、最优实验设计(ODE)、高斯求积,以及最新的技术,如相干最优和随机求积。我们还提出了一种混合采样方法,称为字母-相干-最佳它使用了ODE上下文中使用的所谓字母优化标准以及相干优化样本。本文比较了应用于三个数值例子(包括高阶PCE、高维问题和低过采样率)的所选抽样方法的经验性能,为从业人员寻找最适合手头问题的抽样技术提供了一个路线图。我们观察到,字母相干优化技术优于其他采样方法,特别是在使用高阶常微分方程和/或过采样率较低的情况下。

MSC公司:

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62克15 因子统计设计
60-08 概率论相关问题的计算方法

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