用于估计多保真度随机模拟器中超越阈值概率的序贯实验设计
统计计算
2017-07-27 v1 统计方法学
机器学习
摘要
在本文中，我们考虑一个随机数值模拟器，以评估某些因素对某一现象的影响。该模拟器被视为一个具有输入和输出的黑盒。模拟的质量（下文称为保真度）假设可以通过模拟器的附加输入（例如，网格尺寸参数）进行调节：高保真度模拟提供更准确的结果，但耗时。使用有限的计算时间预算，我们希望针对物理输入的任何值，估计在最高保真度水平下模拟器的某一标量输出超过给定临界阈值的概率。该问题在贝叶斯框架下解决，使用多保真度模拟器的高斯过程模型。我们考虑了该概率的贝叶斯估计量及其相关的不确定性度量，并提出了一种新的多保真度序贯设计策略，称为最大不确定性减少速度（MSUR），以选择物理输入的值和新模拟的保真度水平。MSUR 策略在一个示例上进行了测试。
引用
@article{arxiv.1707.08384,
title = {Sequential design of experiments to estimate a probability of exceeding a threshold in a multi-fidelity stochastic simulator},
author = {Rémi Stroh and Séverine Demeyer and Nicolas Fischer and Julien Bect and Emmanuel Vazquez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.08384},
year = {2017}
}
备注
61th World Statistics Congress of the International Statistical Institute (ISI 2017), Jul 2017, Marrakech, Morocco