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\(\Pi\)4U:用于复杂模型的贝叶斯不确定性量化的高性能计算框架。 (英语) Zbl 1352.65009号

摘要:我们提出了{\(\Pi\)}4U,这是一个可扩展框架,用于复杂且计算要求高的物理模型的非侵入式贝叶斯不确定性量化和传播(UQ+P),可以利用大规模并行计算机体系结构。该框架结合了拉普拉斯渐近近似和随机算法,以及异构集群的分布式数值微分和基于任务的并行性。采样基于过渡马尔可夫链蒙特卡罗(TMCMC)算法及其变体。通过协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)处理与渐近逼近相关的优化任务。改进的子集模拟方法用于罕见事件的后验可靠性测量。该框架支持基于自适应负载平衡库的多个物理模型评估的调度,并显示出良好的可扩展性。除了软件框架之外,我们还提供了贝叶斯工具应用于计算要求高的物理模型时的适用性和效率指南。通过分子动力学、结构动力学和颗粒流的应用,展示了理论和计算的发展。

MSC公司:

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
65日元10 特定类别建筑的数值算法
65日元 数值算法的封装方法
82C80码 时间相关统计力学的数值方法(MSC2010)
76T25型 颗粒流
74S30型 固体力学中的其他数值方法(MSC2010)
76米25 其他数值方法(流体力学)(MSC2010)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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