陈，陈;廖启峰 高维随机计算模型的ANOVA高斯过程建模。 （英文） Zbl 1437.62286号 J.计算。物理学。 416，文章ID 109519，16 p.（2020）. 摘要：本文针对具有高维随机输入的偏微分方程模型，提出了一种新的方差高斯过程分析（ANOVA-GP）仿真器。高斯过程（GP）是一种广泛使用的代理建模策略，但当输入为高维时，它可能会失效。在这种新的ANOVA-GP策略中，将高维输入分解为局部低维输入的并集，并应用主成分分析（PCA）为每个ANOVA项提供降维。然后，我们基于ANOVA分解系统地构建PCA系数的局部GP模型，为整个高维问题提供了一个仿真程序。我们提出了ANOVA-GP的一般数学框架，并通过数值实验验证了其准确性和效率。 引用于1文件 MSC公司： 62J10型 方差和协方差分析（ANOVA） 65C20个 概率模型，概率统计中的通用数值方法 60G15年 高斯过程 35卢比60 随机偏微分方程的偏微分方程 76立方米 随机分析在流体力学问题中的应用 76D07型 斯托克斯和相关（Oseen等）流量 关键词：自适应方差分析;高斯过程;模型简化;不确定性量化 软件：全球供应链;国际财务报告准则;通用公共管理语言;稀疏网格插值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Chen}和\textit{Q.Liao}，J.Compute。物理学。416，文章ID 109519，16 p.（2020；Zbl 1437.62286） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 安斯沃思，M。；Oden，J.，《有限元分析中的后验误差估计》（2000年），Wiley:Wiley纽约·Zbl 1008.65076号 [2] Elman，H。；西尔维斯特，D。；Wathen，A.，《有限元和快速迭代解算器：在不可压缩流体动力学中的应用》（2014），牛津大学出版社（英国）·Zbl 1304.76002号 [3] M.C.肯尼迪。；O'Hagan，A.，《计算机模型的贝叶斯校准》，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。，63, 3, 425-464 (2001) ·Zbl 1007.62021号 [4] 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