ロバストなキャリブレーション:Rにおけるコンピュータモデルのロバストキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Gu Mengyang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213562240649 整理番号：22P0023713

ロバストなキャリブレーション:Rにおけるコンピュータモデルのロバストキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

RobustCalibration: Robust Calibration of Computer Models in R

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年02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)

科学と工学における2つの基本的研究課題は,前進予測とデータ反転である。本論文では,Bayesデータインバージョンのための最近のRパッケージロバスト較正と実験と現場観測によるモデル較正を紹介した。フォワード予測のための数学モデルは,しばしばコンピュータコードで記述され,それらは計算的に高価である。シミュレータからの計算ボトルネックを克服するために,スカラー値またはベクトル値計算機モデル出力をエミュレートするために,ロバストGaSPパッケージから統計的エミュレータを実装した。事後サンプリングと最尤法の両方を,パラメータ推定のためにロバスト較正パッケージに実装した。不完全コンピュータモデルに対して,現実と数学モデルの間の矛盾関数をモデル化するためのGauss確率過程とスケールGauss確率過程を実行した。このパッケージは,繰返し実験や測定の多重源のような様々なタイプの野外観察に適用可能である。閉形式表現を持つ数学モデルを較正する数値例と,数値解法によって解いた微分方程式を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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分析化学一般

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