用于相邻计算机模型联合分析的共活跃子空间方法
统计方法学
2024-07-23 v2
摘要
活跃子空间（AS）方法是理解物理仿真输入与输出关系的宝贵工具。本文发展了一种传统 ASM 的优雅推广，用于评估两个计算机模型的共活跃性。我们将此推广称为共活跃子空间（C-AS）方法，它允许对两个或多个计算机模型进行联合分析，从而彻底探索各自梯度空间的对齐（或非对齐）情况。我们定义了共活跃方向、共敏感度指数以及一个标量“一致性”度量（及互补的“不一致”伪度量），并证明这些是理解一类计算机模型行为的强大工具，尤其在与传统 AS 分析结合使用时。我们提供了 C-AS 高效估计的细节以及配套的 R 包（github.com/knrumsey/concordance）。通过分析一组 PBX 9501（一种高能炸药）的模拟速率棒实验，展示了实际应用，从而对复杂模型动力学提供了见解。
引用
@article{arxiv.2311.18146,
title = {Co-Active Subspace Methods for the Joint Analysis of Adjacent Computer Models},
author = {Kellin N. Rumsey and Zachary K. Hardy and Cory Ahrens and Scott Vander Wiel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.18146},
year = {2024}
}