不完美观测单调函数的自适应重构及其在不确定性量化中的应用
数值分析
2021-08-12 v2 数值分析
最优化与控制
其他统计学
摘要
受数值计算大类概率分布上偏差概率严格上下界的驱使,我们提出了一种用于重构递增实值函数的自适应算法。尽管该问题与经典统计中的保序回归问题相似,但优化设定的改变使问题的若干特性发生变化,并开启了自然的算法可能。我们给出了算法,建立了重构收敛至真实函数的充分条件,并将该方法应用于合成测试用例及一个气动设计不确定性量化的真实示例。
引用
@article{arxiv.2007.05236,
title = {Adaptive reconstruction of imperfectly-observed monotone functions, with applications to uncertainty quantification},
author = {L. Bonnet and J. -L. Akian and É. Savin and T. J. Sullivan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05236},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 10 figures. This is a preprint version of an article to appear in Algorithms and differs from the publisher's final version in layout and typographical detail