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Enregistrement W4285260804 · doi:10.20517/dpr.2022.01

Unconditional and conditional simulation of nonstationary and non-Gaussian vector and field with prescribed marginal and correlation by using iteratively matched correlation

2022· article· en· W4285260804 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDisaster Prevention and Resilience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésGaussian random fieldGaussianMathematicsGaussian processRandom fieldDiscretizationApplied mathematicsField (mathematics)KrigingAlgorithmTranslation (biology)Mathematical optimizationMathematical analysisStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many probabilistic analysis problems, the homogeneous/nonhomogeneous non-Gaussian field is represented as a mapped Gaussian field based on the Nataf translation system. We propose a new sample-based iterative procedure to estimate the underlying Gaussian correlation for homogeneous/nonhomogeneous non-Gaussian vector or field. The numerical procedure takes advantage that the range of feasible correlation coefficients for non-Gaussian random variables is bounded if the translation system is adopted. The estimated underlying Gaussian correlation is then employed for unconditional as well as conditional simulation of the non-Gaussian vector or field according to the theory of the translation process. We then present the steps for augmenting the simulated non-Gaussian field through the Karhunen-Loeve expansion for a refined discretized grid of the field. In addition, the steps to extend the procedure described in the previous section to the multi-dimensional field are highlighted. The application of the proposed algorithms is presented through numerical examples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle