English(EN) Bifidelity Karhunen-Lo\`eve Expansion Surrogate with Active Learning for Random Fields

新的双保真度代理模型结合主动学习用于随机场

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-05 04:00

研究人员开发了一种新的双保真度 Karhunen-Loève 展开 (KLE) 代理模型，用于处理不确定输入下的值域感兴趣量。该模型结合了 KLE 的效率和多项式混沌展开，以保持输入不确定性与输出场之间的清晰联系。通过将廉价的低保真度模拟与有限数量的高保真度模拟相结合，该方法旨在实现准确且经济高效的代理模型构建。还引入了一种主动学习策略，根据代理模型的估计泛化误差自适应地选择高保真度模拟，进一步提高预测精度。 AI

影响这项研究介绍了一种用于提高复杂模拟中代理模型准确性和效率的新颖方法，可能对依赖于不确定性量化的领域产生影响。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Aniket Jivani, Cosmin Safta, Beckett Y. Zhou, Xun Huan · 2026-10-05 04:00

具有主动学习的随机场双保真度 Karhunen-Loève 展开代理模型

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