MATHICSE Technical Report : A continuation multi level Monte Carlo (C-MLMC) method for uncertainty quantification in compressible aerodynamics
Notice bibliographique
Résumé
In this work we apply the Continuation Multi-Level Monte Carlo (C-MLMC) algorithm proposed by [Collier et al, BIT 2014] to efficiently propagate operational and geometrical uncertainties in compressible aerodynamics numerical simulations. The key idea of MLMC is that one can draw MC samples simultaneously and independently on several approximations of the problem under investigations on a hierarchy of nested computational grids (levels). The expectation of an output quantity is computed as a sample average using the coarsest solutions and corrected by averages of the differences of the solutions of two consecutive grids in the hierarchy. By this way, most of the computational effort is transported from the finest level (as in a standard Monte Carlo approach) to the coarsest one. In the continuation algorithm (C-MLMC) the parameters that control the number of levels and realizations per level are computed on the y to further reduce the overall computational cost. The C-MLMC is applied to the quasi 1D convergent-divergent Laval nozzle and the 2D transonic RAE-2822 airfoil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».