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J-GLOBAL ID：202002242214768340   整理番号：20A0454102

高次元出力を持つ高価モデルのための効率的次元縮小と代理ベース感度解析【JST・京大機械翻訳】

Efficient dimension reduction and surrogate-based sensitivity analysis for expensive models with high-dimensional outputs

著者 (3件)： Li Min (Department of Civil and Environmental Engineering, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA) ,  Wang Ruo-Qian (Department of Civil and Environmental Engineering, Rutgers, The State University of New Jersey, Piscataway, NJ, USA) ,  Jia Gaofeng (Department of Civil and Environmental Engineering, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感度解析は,複雑なシステム挙動に関するより多くの洞察を得るために広く使用され,モデル縮小,システム設計および意思決定を容易にする。典型的に,感度解析はシステムモデルの多くの評価を必要とする。高次元出力を有する高価なシステムモデルに対して,感度解析のためのそのようなモデルの直接採用は,計算努力とメモリ要件において大きな課題をもたらす。これらの課題に対処するために,本論文では効率的な感度解析手法を提案した。提案方法は,感度解析のために高価なモデルを置き換えるために代理モデルを使用し,次元縮小と統合された代理モデルを通して高次元出力のための代理モデルを構築する問題に取り組んだ。より具体的には,まず,低次元潜在出力空間における代理モデルを用いて,低次元潜在出力に対する関連共分散行列を効率的に計算し,次にこれらの共分散行列と導出変換に基づく元の高次元出力の感度指標を直接確立した。提案した方法の効率と精度を実証するために2つの例を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *次元縮小 ,  主成分分析 ,  記憶装置 ,  *高次元 ,  システムモデル ,  感度解析 ,  クリギング ,  モデル縮小 ,  システム設計 ,  意思決定
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 感度解析 ,  クリギング代理モデル ,  高次元出力 ,  次元縮小 ,  主成分分析 ,  Sobol’指数

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元 ,  モデル ,  次元縮小 ,  感度解析