Deterministic Numeric Simulation and Surrogate Models with White and Black Machine Learning Methods: A Case Study on Direct Mappings
Notice bibliographique
Résumé
The approximation and emulation of first principles based deterministic models are important problems in many disciplines, like physical and natural sciences, as well as in engineering (industrial design, creation of digital twins and other tasks). Typically they involve complex systems, described by partial differential or integral equations which must be solved for a variety of space and time boundary conditions. Finding these solutions is usually costly in terms of both computational resources and time. Surrogate models are an effective way of building approximations that may replace the use of the compled/costly original models, expediting and speeding operations. Computational intelligence techniques have proven suitable for surrogating purposes and this paper explores the characterization of a relatively simple deterministic system described by a partial differential equation, using white as well as black box approaches for direct supervised mappings (inverse mappings are explored elsewhere). In addition, unsupervised methods are used for gaining insight into the properties of the input and output state spaces. White-box ML techniques exposed the nature of the inter-dependencies and the importance of the predictor variables. Individually, support vector regression outperformed all other models for the fixed-location, fixed time and also for the fixedlocation, time dependent scenario. However, performance-wise, the ensemble composed of white-box techniques outperformed the one integrated by black-box methods from the point of view of error and correlation measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».