確率的性能パターン分解(PPPD):解析フレームワークと確率的機械システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

Wang Ziqi; Broccardo Marco; Song Junho

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200175234938 整理番号：22P0119371

確率的性能パターン分解(PPPD):解析フレームワークと確率的機械システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Performance-Pattern Decomposition (PPPD): analysis framework and applications to stochastic mechanical systems

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発行年： 2020年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

早期1900年代以来,多数の研究努力が,確率的機械システムに対する定量的解決策の開発に向けられてきた。一般に,関心量(QoI)に関する完全あるいは部分的確率的記述が決定されるとき,問題は解決される。しかし,複雑なシステム挙動の存在下では,単なる確率的記述を超える必要がある。実際,システムの完全な理解を得るためには,QoIの確率的構造から,特にQoI解がデータ駆動様式で得られる場合,物理的キャラクタリゼーションを抽出することが重要である。この展望によって動機づけられて,本論文は,確率的システムの挙動に関する構造化特性評価を得るためのフレームワークを提案した。フレームワークは確率的性能-パターン分解(PPPD)と名づけた。PPPD解析は,複雑な応答行動を,システム応答の空間における有意義なパターンに設定し,基本ランダム変数の空間においてパターンがどのように引き起こされるかを調査するために,複雑な応答挙動を分解することを目的とする。PPPDの適用を説明するために,本論文は3つの数値例を研究する。1)仮想確率過程入力と出力による説明例;2)周期的およびカオス的挙動を有する確率的Lorenzシステム;および3)確率的地盤運動励振を受ける簡易せん断構築モデル。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 数理計画法

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