拉斐尔·雷波尔；恩里克·帕雷德斯。；雷纳托·帕贾罗拉 高级灵敏度度量的张量算法。 （英语） Zbl 1401.65041号 SIAM/ASA J.不确定性。数量。 6, 1172-1197 (2018). 总结：继方差分析（ANOVA）分解和Sobol指数（SI）用于全局敏感性分析的成功之后，文献中定义了各种相关数量，包括有效维度和平均维度、维度分布和Shapley值。此类指标以不同的方式组合成SI的指数，对不确定性量化和模型解释任务有很大帮助，但具有计算挑战性。我们专注于独立分布变量的基于代理的灵敏度分析，即通过张量列（TT）分解。这种格式允许灵活和可扩展的代理建模，并可以在自己的压缩TT表示中一次有效地提取所有SI。基于此，我们提出了一系列新的算法，通过在张量压缩域中选择和聚集SI的某些子集来计算更高级的灵敏度度量。利用确定性有限自动机对TT模型的解释，我们能够构造明确的辅助TT张量，它精确地编码所有必要的索引选择掩码。在TT格式中同时使用SI和掩码可以高效计算所有上述指标，正如我们在许多示例模型中所演示的那样。 引用于4文件 MSC公司： 65楼30 其他矩阵算法（MSC2010） 15A69号 多线性代数，张量演算 关键词：基于方差的敏感性分析；代理建模；张量列分解；Sobol指数 软件：TTPY公司；TT工具箱；SALib公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛R.Ballester Ripoll｝等人，SIAM/ASA J.不确定。数量。6、1172--1197（2018；Zbl 1401.65041） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] F.A.Albini，评估野火行为和影响，技术报告，美国农业部山间森林和牧场试验站，1976年。 [2] R.Ballester-Ripoll、E.G.Paredes和R.Pajarola，基于张量序列格式的代理可视化模型，《2016年SIGGRAPH亚洲可视化研讨会论文集》，2016年，第13:1–13:8页。 [3] R.Ballester-Ripoll、E.G.Paredes和R.Pajarola，用于全局灵敏度分析的Sobol张量列，预印本，2017·Zbl 1401.65041号 [4] V.Baranov和I.V.Oseledets，用有源子空间和张量列（AS+TT）方法拟合高维势能面，J.化学。物理。，143 (2015), 17417. 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