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J-GLOBAL ID：202202231998920727   整理番号：22A0652992

再帰的マルチ忠実度クリギングを用いた代理モデリングのための複合カーネル関数【JST・京大機械翻訳】

Composite Kernel Functions for Surrogate Modeling using Recursive Multi-Fidelity Kriging

著者 (7件)： Palar Pramudita S. (Institut Teknologi Bandung) ,  Parussini Lucia (Universita degli Studi di Trieste) ,  Bregant Luigi (Universita degli Studi di Trieste) ,  Shimoyama Koji (Tohoku Daigaku) ,  Izzaturrahman Muhammad F. (Institut Teknologi Bandung) ,  Baehaqi Febrian A. (Institut Teknologi Bandung) ,  Zuhal Lavi (Institut Teknologi Bandung)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 0506  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチ忠実度Kriging(MFK)代理モデルのための複合カーネル関数(CKL)技術の使用を提案した。MFK-CKLの原理は,より正確なKrigingモデルを作成するために,低および高忠実度Krigingの両方において単一カーネルの最良組合せを自動的に学習することである。この組合せは重みが余分なハイパーパラメータとして扱われる加重和の形式である。CKLを再帰的共クリギングアプローチに実装した。それは,他のMFK手法と同じように,比較的直接的である。非代数的問題のセットに関する実証は,CKLによるMFKの高い有効性を示し,近似誤差に関して単一カーネルアプローチを凌駕した。さらに,CKLの使用は,マルチ忠実度Krigingにおける手動カーネル選択の自明でないプロセスを成功裏に除去する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  忠実度 ,  近似法 ,  *モデリング ,  有効性 ,  解析モデル ,  *クリギング
準シソーラス用語： *Kernel関数 ,  ハイパーパラメータ ,  Krigingモデル ,  代用モデル ,  高忠実度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  忠実度 ,  クリギング ,  モデリング ,  カーネル関数