スケールにおける不確実性を定量化するための一般的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Farcas Ionut-Gabriel; Merlo Gabriele; Jenko Frank

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210473760079 整理番号：22P0286611

スケールにおける不確実性を定量化するための一般的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A general framework for quantifying uncertainty at scale

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発行年： 2022年02月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月18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)

科学の多くの分野で,包括的で現実的な計算モデルが今日利用可能である。しばしば,それぞれの数値計算は,強力なスーパーコンピュータの使用を必要とし,従って,限られた数のケースを明示的に調査することができる。これは,不確実性の定量化や感度解析のような重要なタスクへの直接的なアプローチを妨げる。この課題は,最近開発した感度駆動次元適応スパース格子内挿戦略により克服できる。この方法は,適応度,基礎モデルの構造(不確実な入力のより低い固有次元と異方性結合のような)を利用して,スケールにおける効率的で正確な不確実性定量化と感度分析を可能にした。8つの不確実なパラメータを有する磁気閉込めトカマク装置における乱流輸送の現実的で計算上高価なシナリオにおいて,核融合研究との関連で著者らのアプローチの効率性を実証し,少なくとも2桁の努力を低減した。さらに,提案手法は,高忠実度モデルよりも9桁安価である正確な代理モデルを提供することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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信頼性

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