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J-GLOBAL ID：202202213048583678   整理番号：22A0150646

観測無矛盾反転のための動的システムからの関心の学習量【JST・京大機械翻訳】

Learning Quantities of Interest from dynamical systems for observation-consistent inversion

著者 (7件)： Mattis S.A. (Department of Statistics, Colorado State University, United States of America) ,  Steffen K.R. (Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin, United States of America) ,  Butler T. (Department of Mathematical and Statistical Sciences, University of Colorado Denver, United States of America) ,  Dawson C.N. (Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin, United States of America) ,  Dawson C.N. (Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, The University of Texas at Austin, United States of America) ,  Estep D. (Canadian Statistical Sciences Institute, Canada) ,  Estep D. (Department of Statistics and Actuarial Science, Simon Fraser University, Canada)
資料名： Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering  (Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)
巻： 388  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0856A  ISSN： 0045-7825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的システムは,物理,工学,生命,および社会科学からの多様な数学モデルで発生する。共通の課題は,モデル入力(即ち,パラメータ)の不確実性を定量化することであり,これは,観察可能な関心量(QoI)に関する不確実性の定量的特性化に対応する。この目的のために,プルバック確率測度によって記述される解による確率的逆問題(SIP)を考察した。これは,QoIマップを通してのその後のプッシュフォワードがモデル出力に関する観測された確率分布と一致するので,観察一貫した解として参照される。SIPと任意のモデル出力データを解くのに有用なQoI間の区別を行った。動的システムにおいて,モデル出力データは,特定の時間窓で記録された一連の状態変数応答としてしばしば与えられる。その結果,出力データの次元は観測の頻度によりO(1E4)以上を容易に超えることができ,このデータからのQoIの正しい選択または構築は自明ではない。動的システムに対するSIPの扱いやすい解を容易にする新しいフレームワーク,学習不確実性(LUQ)を提示した。予測(模擬)時系列と(noisy)観測データのアンサンブルを考えて,LUQはフィルタリングデータのためのルーチンを提供し,教師なし方法での根底にあるダイナミクスを学習し,観察を分類し,QoIマップを学習するための特徴抽出を実行する。続いて,時系列データを,SIPに対する解が計算可能なように,QoIに関連する予測および観測された分布から来るサンプルに変換した。LUQの導入と実証に続いて,いくつかのSIPからの数値結果を,生命と物理科学で生じる様々な動的システムに対して提示した。科学的再現性の関心において,LUQのPython実装へのリンクと,この原稿における結果を再現するために必要なすべてのデータと記述を提供した。Copyright 2022 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： *学習 ,  不確実性 ,  状態変数 ,  数学モデル ,  *動的系 ,  確率分布 ,  フィルタリング ,  特徴抽出 ,  再現性 ,  社会科学 ,  逆問題 ,  キャラクタリゼーション ,  確率測度
準シソーラス用語： 時系列データ ,  Python , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的逆問題 ,  不確実性定量化 ,  関心の量 ,  観測無矛盾性 ,  動的システム

分類 (2件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 観測 ,  反転 ,  動的システム ,  関心 ,  学習