الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: عدم اليقين المعرفي
-
طريقة العناصر المحدودة البايزية في المشاكل العكسية: مقارنة نقدية بين النماذج الاحتمالية لخطأ التقطيع The Bayesian Finite Element Method in Inverse Problems: A Critical Comparison between Probabilistic Models for Discretization Error
2026 | المؤلف: Anne Poot وآخرون | المجلة: SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون تطبيق طريقة العناصر المحدودة البايزية (BFEM) في المشكلات العكسية، مع تسليط الضوء على مزاياها مقارنة بطريقة العناصر المحدودة للشبكة العشوائية (RM-FEM) وطريقة العناصر المحدودة الإحصائية (statFEM). تكشف الدراسة أن BFEM تعالج بفعالية خطأ التقطيع المتأصل في تقريب طريقة العناصر المحدودة (FEM)، مما يؤدي إلى تقديرات معلمات أكثر دقة وأقل ثقة…
-
التعلم المعتمد على التاريخ من أحادي إلى متعدد الدقة مع تقدير عدم اليقين وفك الارتباط: تطبيق على النمذجة التركيبية المدفوعة بالبيانات Single-to-multi-fidelity history-dependent learning with uncertainty quantification and disentanglement: Application to data-driven constitutive modeling
2026 | المؤلف: Jiaxiang Yi وآخرون | المجلة: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم البحث نهجًا جديدًا للتعلم المدفوع بالبيانات يتضمن بيانات متعددة الدقة تعتمد على التاريخ بينما يقوم بكمية عدم اليقين المعرفي بفعالية ويميزها عن عدم اليقين العشوائي (ضوضاء البيانات). المنهجية هرمية، تستوعب سيناريوهات تعلم مختلفة، من الشبكات العصبية الحتمية ذات الدقة الواحدة الأساسية إلى الشبكات العصبية المتكررة بايزيانية المتقدمة لتقدير التباين متعددة الدقة (VeBRNNs). يتم التحقق…