الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تحديد عدم اليقين
-
معايرة عدم اليقين المرنة للجهود بين الذرات المستندة إلى التعلم الآلي
Flexible uncertainty calibration for machine-learned interatomic potentials2026 | المؤلف: Cheuk Hin Ho وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه القسم إطارًا جديدًا لتقدير عدم اليقين بشكل موثوق (UQ) في الإمكانيات بين الذرات المستندة إلى التعلم الآلي (MLIPs)، وهو أمر حاسم لمحاكاة الذرات التنبؤية. ينتقد المؤلفون طرق التنبؤ المتوافق الحالية (CP) بسبب قيودها في الدقة، وقابلية التوسع، والتكيف مع البيئات الذرية المعقدة. لمعالجة هذه القضايا، يقترحون إطارًا مرنًا لمعايرة عدم اليقين يعيد صياغة…
-
التعلم العميق البايزي لتوقع ضعف المياه الجوفية والشكوك
Bayesian deep learning for probabilistic aquifer vulnerability and uncertainty prediction2026 | المؤلف: Tarekegn Dejen Mengistu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الجيوكيمياء والبترولوجيا (Geochemistry and Petrology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لشبكة الأعصاب التلافيفية البايزية (Bayesian CNN) لتقييمات ضعف المياه الجوفية الاحتمالية (AVA)، مع معالجة قيود الطرق الحتمية التقليدية. من خلال دمج المعرفة الهيدروجيولوجية السابقة عبر التنظيم، يعالج النموذج بيانات هيدروبيئية متعددة الطبقات لتعلم الأنماط المكانية في التلوث وينتج توزيعات تنبؤية كاملة بدلاً من درجات ضعف فردية. أظهرت شبكة الأعصاب…
-
تقليل النموذج غير الخطي من خلال تحليل الاحتمالات
Nonlinear Model Reduction by Probabilistic Manifold Decomposition2026 | المؤلف: Jiaming Guo وآخرون | المجلة: SIAM Journal on Scientific Computing | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم هذه الورقة تقنية جديدة لتقليل النماذج غير الخطية تُعرف باسم تحليل التوزيع الاحتمالي (PMD)، والتي تعمل كإطار لتطوير نماذج منخفضة الترتيب غير التدخلية (ROMs). يقوم PMD بدمج الأنظمة عالية الأبعاد في مجالات احتمالية منخفضة الأبعاد، مما يمكّن من التنبؤ بالسلوكيات الديناميكية مع التقاط كل من الخصائص الخطية وغير الخطية للنظام. ميزة كبيرة لـ PMD…