IISE Transactions· 2026Q1
Uyuşmazlık Ayrıştırma Modeli Bilgisayar Simülasyonlarının Kalibrasyonunu İyileştiriyor
On the use of a discrepancy decomposition model for calibration experiments
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir uyuşmazlık ayrıştırma modeli, modelin tanımlanabilirliği ile ilgili mevcut kalibrasyon yöntemlerinin sınırlamalarını aşarak bilgisayar simülasyonlarındaki fiziksel parametreleri doğru bir şekilde tahmin etmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Bilgisayar simülasyon modellerinin kalibrasyonu için bir uyuşmazlık ayrıştırma modeli önermektedir.
- Model, hafif koşullar altında tanımlanabilir ve net bir yorumlama sunmaktadır.
- Fiziksel parametreler ve uyuşmazlık fonksiyonları için yerleşik asimptotik özelliklere sahip tahminciler sunmaktadır.
- Sayısal örnekler, doğru tahmin ve model varsayımlarına karşı dayanıklılık göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Computer simulation models are widely used to study complex physical systems. A related topic is the calibration problem, which aims at learning about the values of parameters in the model based on observations. In most real applications, the parameters have specific physical meanings, and we call them physical parameters. To understand the true underlying physical system, we need to effectively estimate such parameters. However, existing calibration methods have limitations in addressing this issue due to model identifiability. This paper proposes a method based on the discrepancy decomposition model to describe the discrepancy between the physical system and the computer model. The proposed model possesses a clear interpretation, and more importantly, it is identifiable under mild conditions. Under this model, we present estimators of the physical parameters and the discrepancy functions, and then establish their asymptotic properties. Numerical examples show that the proposed method is capable of accurately estimating the physical parameters and quite robust to model assumptions.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IISE Transactions, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimi
Management Science and Operations ResearchDecision Sciences