×

根据轨迹样本计算的随机模拟器的谱代理模型。 (英语) Zbl 07658095号

摘要:随机模拟器是一种非确定性的计算机模型,它在每次运行时都会提供不同的响应,即使输入参数保持在固定值。当其他不确定性来源影响计算机模型时,它们就会出现,而计算机模型没有明确建模为输入参数。随机模拟器的不确定性分析需要对输入变量的不同值以及潜在随机性的不同实现进行重复评估。此类分析的计算成本可能相当大,这促使构建替代模型,该模型可以近似原始模型及其随机响应,但可以以更低的成本进行评估。
我们提出了一种基于谱展开的随机模拟器代理模型。考虑到某类随机模拟器可以针对相同的潜在随机事件进行重复评估,我们将模拟器视为由输入参数空间索引的随机场。对于潜在随机性的固定实现,模拟器的响应是一个确定性函数,称为轨迹。基于多个此类轨迹的样本,我们通过稀疏多项式混沌展开来近似后者,并解析计算扩展的Karhunen-Loève展开(KLE)以降低其维数。KLE的不相关但相关的随机变量通过先进的统计技术建模,如参数推断、藤系模型和核密度估计。由此产生的代理模型近似于边际和协方差函数,并允许以较低的计算成本获得新的实现。我们观察到,在我们的数值例子中,KLE的第一模式是迄今为止最重要的,并研究了这一现象及其含义。

MSC公司:

62至XX 统计
92至XX 生物学和其他自然科学
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Smith,R.C.,《不确定性量化:理论、实现和应用》,SIAM计算。科学。工程(2014)·Zbl 1284.65019号
[2] Nagel,J。;乐嘉文,J。;Sudret,B.,《用于全局敏感性分析和模型校准的主成分分析和稀疏多项式混沌展开:在城市排水模拟中的应用》,Reliab。工程系统。安全。,195, #106737 (2020)
[3] 佩林,T。;Roustant,O。;Rohmer,J。;O.阿拉塔。;Naulin,J。;Idier,D。;佩德雷罗斯,R。;Moncoulon,D。;Tinard,P.,具有空间输出的模型全局敏感性分析的函数主成分分析,Reliab。工程系统。安全。,211,第107522条pp.(2021)
[4] 朱,X。;布罗卡多,M。;Sudret,B.,《使用随机多项式混沌展开的地震易损性分析》(2022年),arXiv预印本。https://arxiv.org/abs/2208.07747
[5] Ghanem,R.G。;Spanos,P.,《随机有限元-谱方法》(1991),Springer Verlag:Springer Verlag New York,由Dover Publications重新编辑,Mineola,2003年·Zbl 0722.73080号
[6] 秀,D。;Karniadakis,G.E.,随机微分方程的Wiener-Askey多项式混沌,SIAM J.Sci。计算。,24, 2, 619-644 (2002) ·Zbl 1014.65004号
[7] Sacks,J。;Welch,W.J。;米切尔·T·J。;Wynn,H.P.,《计算机实验的设计与分析》,统计学。科学。,4, 409-435 (1989) ·Zbl 0955.62619号
[8] 拉斯穆森,C.E。;Williams,C.K.I.,机器学习的高斯过程,(自适应计算和机器学习(2006),麻省理工学院出版社:麻省理工大剑桥出版社)·Zbl 1177.68165号
[9] Buhmann,M.D.,径向基函数,Acta Numer。,9, 1-38 (2000) ·Zbl 1004.65015号
[10] Vapnik,V.N.,《统计学习理论的本质》(1995),Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 0833.62008号
[11] Smola,A.J。;Schölkopf,B.,支持向量回归教程,Stat.Comput。,14, 199-222 (2004)
[12] 贝克,E。;巴比隆,P。;Fadikar,A。;Gramacy,R.B。;赫贝,R。;希格顿,D。;黄,J。;约翰逊·L·R。;马,P。;Mondal,A。;Pires,B。;Sacks,J。;Sokolov,V.,《分析随机计算机模型:机遇回顾》,《统计学》。科学。,37, 1, 64-89 (2022) ·Zbl 07474198号
[13] Iooss,B。;Ribate,M.,具有功能输入的计算机模型的全局敏感性分析,Reliab。工程系统。安全。,94, 1194-1204 (2009)
[14] 安肯曼,B。;B.纳尔逊。;Staum,J.,仿真元建模的随机克里金,Oper。研究,58,371-382(2010)·Zbl 1342.62134号
[15] Marrel,A。;Iooss,B。;Da Veiga,S。;Ribate,M.,随机计算机模型与联合元模型的全局敏感性分析,统计计算。,22, 833-847 (2012) ·Zbl 1252.62120号
[16] 比诺伊斯,M。;Gramacy,R.B。;Ludkovski,M.,《大型模拟实验的实用异方差高斯过程建模》,J.Compute。图表。统计人员。,2018年4月27日,808-821·Zbl 07498993号
[17] El Amri,R。;赫尔伯特,C。;Zuniga,M.M。;普里尔,C。;Sinoquet,D.,控制和不确定变量联合空间中定义的高斯过程回归函数不确定性下的集反演(2021),HAL预印本,HAL-02986558
[18] Moutussamy,V。;南蒂,S。;Pauwels,B.,随机模拟代码模拟器,ESAIM数学。模型。数字。分析。,48, 116-155 (2015) ·Zbl 1338.62179号
[19] 朱,X。;Sudret,B.,使用广义lambda分布对随机模拟器的响应分布进行基于复制的仿真,国际期刊《不确定性》。数量。,10, 3, 249-275 (2020) ·Zbl 1498.60068号
[20] 朱,X。;Sudret,B.,使用广义lambda模型的随机模拟器仿真,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,9, 4, 1345-1380 (2021) ·兹比尔1473.62063
[21] 托罗西安,L。;皮奇尼,V。;Faivre,R。;Garivier,A.,随机计算机实验分位数回归综述,Reliab。工程系统。安全。,第201条,第106858页(2020年)
[22] 霍尔,P。;Racine,J。;Li,Q.,交叉验证和条件概率密度估计,J.Amer。统计师。协会,99,468,1015-1026(2004)·Zbl 1055.62035号
[23] 朱,X。;Sudret,B.,《模拟随机模拟器的随机多项式混沌展开》,《国际不确定性杂志》。数量。,13, 2, 31-52 (2023)
[24] Xiu,D.,《随机计算的数值方法——谱方法》(2010),普林斯顿大学出版社·Zbl 1210.65002号
[25] MacKay,D.J.C.,反向传播网络的实用贝叶斯框架,神经计算。,4, 3, 448-472 (1992)
[26] Goan,E。;Fookes,C.,《贝叶斯神经网络:介绍和调查》,(应用贝叶斯数据科学案例研究(2020),Springer),45-87·Zbl 07620010号
[27] 金玛,D.P。;Welling,M.,自动编码变分贝叶斯,(会议记录:学习表征国际会议接受的论文。会议记录:国际学习表征会议接受的文件,ICLR,2014(2014),阿姆斯特丹机器学习实验室(IVI,FNWI))
[28] 古德费罗,I。;Pouget-Abadie,J。;米尔扎,M。;徐,B。;Warde-Farley,D。;Ozair,S。;科尔维尔,A。;Bengio,Y.,《生成性对抗网络》,《高级神经信息处理》。系统。,27, 1-9 (2014)
[29] Shinozuka,M。;Deodatis,G.,通过谱表示模拟随机过程,应用。机械。第3、4版(1991年)
[30] Grigoriu,M.,通过采样定理模拟平稳过程,J.Sound Vib。,166, 2, 301-313 (1993) ·Zbl 0925.60030号
[31] Loève,M.,概率论-数学研究生教材,第2卷(1978年),Springer Verlag:Springer Verlag New-York·Zbl 0385.60001号
[32] Karhunen,K.,U.ber lineare Methoden in der Wahrscheinlichkeitsrechnung,Ann.Acad。科学。芬恩。A1、A1、37(1946)·兹比尔0049.09508
[33] 张杰。;Ellingwood,B.,可靠性分析中随机场的正交级数展开,J.Eng.Mech。(ASCE),120,12,2660-2677(1994)
[34] Ramsay,J。;Silverman,B.(功能数据分析。功能数据分析,Springer统计系列(2005),SpringerScience and Business Media)·Zbl 1079.62006号
[35] Grigoriu,M.,《Karhunen-Loève的评估,随机过程的谱和抽样表示》,J.Eng.Mech。(ASCE),132,2,179-189(2006)
[36] 山崎,F。;Shinozuka,M.,非高斯随机场的数字生成,J.Eng.Mech。(ASCE),114,7,1183-1197(1988)
[37] Grigoriu,M.,《平稳非高斯平移过程的模拟》,J.Eng.Mech。(ASCE),124,2,121-126(1998)
[38] Sakamoto,S。;Ghanem,R.,多维非高斯非平稳随机场的模拟,Probab。工程机械。,17, 2, 167-176 (2002)
[39] 希尔兹,M。;Deodatis,G。;Bocchini,P.,通过平移过程逼近一般非高斯平稳随机过程的简单有效方法,Probab。工程机械。,26, 4, 511-519 (2011)
[40] Le Maître,首席执行官。;Knio,O.M.,维纳噪声驱动的随机微分方程的PC分析,Reliab。工程系统。安全。,135, 107-124 (2015)
[41] Le Maêtre,O.P。;O.M.科尼奥。;Moraes,A.,《随机模拟器中的方差分解》,J.Chem。物理。,第142、24条,第244115页(2015年)
[42] 纳瓦罗·希梅内兹(Navarro Jimenez,M.)。;Le Maêtre,O.P。;Knio,O.M.,《不确定反应网络随机模拟器中的全局敏感性分析》,J.Chem。物理。,145,24,第244106条pp.(2016)
[43] 纳瓦罗·希梅内兹(Navarro Jimenez,M.)。;Le Maêtre,O.P。;Knio,O.M.,随机微分方程灵敏度分析的非侵入多项式混沌展开,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,5, 1, 378-402 (2017) ·兹伯利1367.60091
[44] Azzi,S。;黄,Y。;苏德雷特,B。;Wiart,J.,《随机函数的替代建模——计算电磁剂量学的应用》,国际期刊《不确定性》。数量。,9, 4, 351-363 (2019) ·Zbl 1498.62149号
[45] Azzi,S。;苏德雷特,B。;Wiart,J.,《使用微分熵对随机模拟器进行敏感性分析》,《国际不确定性杂志》。数量。,10, 1, 25-33 (2020) ·Zbl 1498.62005号
[46] 布拉特曼,G。;Sudret,B.,基于最小角度回归的自适应稀疏多项式混沌展开,J.Compute。物理。,230, 2345-2367 (2011) ·Zbl 1210.65019号
[47] 吕森,N。;马雷利,S。;Sudret,B.,《稀疏多项式混沌展开:文献综述和基准》,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,9, 2, 593-649 (2021) ·兹比尔1464.65008
[48] 施瓦布,C。;Todor,R.,用广义快速多极方法对随机场进行Karhunen-Loève近似,J.Compute。物理。,217, 1, 100-122 (2006) ·Zbl 1104.65008号
[49] Betz,W。;Papaioannou,I。;Straub,D.,通过Karhunen-Loève展开离散随机场的数值方法,计算。方法应用。机械。工程,271199-129(2014)·Zbl 1296.65191号
[50] 托瑞,E。;马雷利,S。;Embrechts,P。;Sudret,B.,《使用藤蔓连接函数在复杂输入依赖下进行数据驱动不确定性量化的一般框架》,Probab。工程机械。,55, 1-16 (2019)
[51] Descelliers,C.公司。;加尼姆,R。;Soize,C.,实验数据随机混沌表示的最大似然估计,国际。J.数字。方法工程,66,978-1001(2006)·Zbl 1110.74826号
[52] Doostan,A。;加尼姆,R。;Red-Horse,J.,混沌表示的随机模型简化,计算。方法应用。机械。工程,196,37-40,3951-3966(2007)·Zbl 1173.74411号
[53] 达斯,S。;加尼姆,R。;Finette,S.,实验测量时空随机场的多项式混沌表示,J.Compute。物理。,228, 23, 8726-8751 (2009) ·Zbl 1177.65019号
[54] Raisee,M。;库马尔,D。;Lacor,C.,使用适当的正交分解进行多项式混沌展开的非侵入模型简化方法,国际。J.数字。方法工程师,103293-312(2015)·Zbl 1352.80004号
[55] 亚伯拉罕,S。;Tsirikoglou,P。;J.米兰达。;拉科尔,C。;康蒂诺,F。;Ghorbanisl,G.,使用稀疏多项式混沌展开的随机场数据的谱表示,J.Compute。物理。,367, 109-120 (2018) ·Zbl 1415.65025号
[56] 戴,H。;郑,Z。;Ma,H.,用Karhunen-Loève和多项式混沌展开法模拟非高斯和非平稳随机过程的显式方法,Mech。系统。信号处理。,115, 1-13 (2019)
[57] Grigoriu,M.,随机椭圆偏微分方程的概率模型,J.Compute。物理。,229, 22, 8406-8429 (2010) ·Zbl 1202.65012号
[58] Poirion,F。;Zentner,I.,《自然灾害建模的非高斯非平稳模型》,应用。数学。型号。,37, 8, 5938-5950 (2013)
[59] Poirion,F。;Zentner,I.,观察到的随机现象的随机模型构建,Probab。工程机械。,36, 63-71 (2014)
[60] Grigoriu,M.,《随机微积分:在科学和工程中的应用》(2002),Springer Science+Business Media·Zbl 1015.60001号
[61] 欧·恩斯特。;马格勒,A。;Starkloff,H.-J。;Ullmann,E.,关于广义多项式混沌展开式的收敛性,ESAIM Math。模型。数字。分析。,46, 02, 317-339 (2012) ·Zbl 1273.65012号
[62] 吕塞恩,N。;马雷利,S。;Sudret,B.,工程应用的自适应稀疏多项式混沌展开基的自动选择,《国际不确定性杂志》。数量。,12, 3, 49-74 (2022) ·Zbl 1498.62012号
[63] 美国耶玛。;迪兹,M。;Morino,L.,《非均匀结构模态识别的扩展Karhunen-Loève分解》,J.Vib。灰尘。,128, 3, 357-365 (2006)
[64] Besse,P。;Ramsay,J.,抽样函数的主成分分析,心理测量学,51,2285-311(1986)·Zbl 0623.62048号
[65] Besse,P.,《分析组合原理的近似样条法》,《变量aléatoire hilbertienne》,Ann.Fac。科学。图卢兹数学。,12, 3, 329-349 (1991) ·Zbl 0756.41016号
[66] Nelsen,R.B.,(《连词导论》,《连词概论》,统计学讲义,第139卷(2006年),Springer-Verlag:Springer-Verlag,纽约)·Zbl 1152.62030
[67] 托瑞,E。;马雷利,S。;Embrechts,P。;Sudret,B.,机器学习回归的数据驱动多项式混沌展开,J.Compute。物理。,388, 601-623 (2019) ·Zbl 1453.62565号
[68] Sklar,A.,《(n)维与勒尔市场划分函数》,Publ。仪器统计。巴黎大学8,8,1,11(1959)
[69] S.Marelli,B.Sudret,UQLab:Matlab中不确定性量化框架,in:脆弱性、不确定性和风险(第二届脆弱性、风险分析和管理国际会议(ICVRAM2014),英国利物浦),2014年,第2554-2563页。
[70] 托瑞,E。;马雷利,S。;苏黎世ETH风险、安全和不确定性量化主席:苏黎世ETH风险、安全与不确定量化主席,UQLab用户手册-统计推断技术报告,报告编号UQLab-V1.4-114(2021)
[71] Wand,M。;Jones,M.C.,(《内核平滑》,第60卷。《内核平滑》,第60卷,《统计学和应用概率专著》(1995年),查普曼和霍尔,博卡拉顿:查普曼与霍尔,博卡拉顿伦敦,纽约)·Zbl 0854.62043号
[72] Simonoff,J.(统计学中的平滑方法。统计学中的光滑方法,统计学中的Springer系列(1996),Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约)·Zbl 0859.62035号
[73] 鲍曼,A.W。;Azzalini,A.,《数据分析的应用平滑技术:带S-Plus插图的内核方法》,第18卷(1997年),牛津大学出版社·Zbl 0889.62027号
[74] Joe,H.,《使用Copulas进行依赖建模》(2014),查普曼和霍尔/CRC·Zbl 1346.62001号
[75] 贝德福德,T。;Cooke,R.M.,Vines——一种新的因随机变量图形模型,Ann.Statist。,30, 4, 1031-1068 (2002) ·Zbl 1101.62339号
[76] Kurowicka,D。;Cooke,R.,无分布连续贝叶斯信念网,(可靠性的现代统计和数学方法(2005),世界科学出版社),309-322·兹比尔1083.62054
[77] Aas,K。;Czado,C。;弗里吉斯,A。;Bakken,H.,多重依赖的对copula构造,保险数学。经济。,44, 2, 182-198 (2009) ·Zbl 1165.60009号
[78] 拉塔尼奥蒂斯,C。;托瑞,E。;马雷利,S。;苏黎世ETH风险、安全和不确定性量化主席:苏黎世ETH风险、安全与不确定性量化委员会主席:瑞士ETH输入模块技术报告UQLab-V1.4-102(2021)
[79] 吕塞恩,N。;Roustant,O。;Gamboa,F。;Iooss,B。;马雷利,S。;Sudret,B.,使用基于导数的稀疏Poincaré混沌展开的全局敏感性分析(2022),arXiv预印本。https://arxiv.org/abs/2107.00394
[80] Rahman,S.,样条混沌展开,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,8, 1, 27-57 (2020) ·Zbl 1436.41009号
[81] 朱,X。;Sudret,B.,基于广义lambda代理模型的随机模拟器的全局敏感性分析,Reliab。工程系统。安全。,214,第107815条pp.(2021)
[82] 维拉尼,C.,《最佳交通:新旧》,第338卷(2009年),施普林格出版社·Zbl 1156.53003号
[83] 哈珀,W.V。;Gupta,S.K.,《比较拉丁超立方体采样和确定性灵敏度方法的钻孔情景敏感性/不确定性分析》,技术报告编号BMI/ONWI-516(1983),巴特尔纪念研究所-核废物隔离办公室:巴特尔纪念研究所-核废料隔离办公室,俄亥俄州哥伦布(美国)
[84] Heston,S.L.,《随机波动期权的封闭式解决方案及其在债券和货币期权中的应用》,《金融评论》。螺柱,6,2,327-343(1993)·Zbl 1384.35131号
[85] Hoeffding,W.,一类具有渐近正态分布的统计学,数学。统计,19,293-325(1948)·Zbl 0032.04101号
[86] 索波尔,I。;Gresham,A.,《关于替代性全球敏感性估计器》(SAMO 1995年会议记录)。SAMO会议记录1995,Belgirate(1995)),40-42
[87] Sobol’,I.M.,非线性数学模型的灵敏度估计,数学。模型。计算。实验,1,4,407-414(1993)·Zbl 1039.65505号
[88] 皮尔斯,M。;Poloczek,M。;Branke,J.,《允许常见随机数的贝叶斯优化》,Oper。第1-16号决议(2022年)
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。