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Edgar Jaber
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新框架增强降阶模型中的不确定性量化
研究人员开发了一种新的框架，用于量化非侵入式降阶模型（NIROMs）中的不确定性。该方法将降阶基的随机表示与共形风险控制技术相结合，以提供可靠的预测集。该方法在不重新训练高斯过程的情况下，将基引起的（basis-induced）不确定性与回归引起的（regression-induced）不确定性分开，从而更准确地评估模型可靠性，尤其是在外推场景中。
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新的AK-MCS-C2方法通过共形预测增强失效概率估计
研究人员开发了一种名为AK-MCS-C2的新主动学习框架，该框架结合了主动克里金蒙特卡洛模拟和共形预测来估计失效概率。该方法在小样本设置下特别有效，并对预测误差提供无分布保证，提高了稀有事件估计的准确性和鲁棒性。该框架利用了自适应交叉共形策略和带有克里金代理模型的J+GP共形估计器。