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Kennedy-O'Hagan
Kennedy-O'Hagan
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新框架通过控制预测误差改进计算机模型校准
研究人员开发了一种新颖的两层计算机模型校准框架，直接针对预测误差。该方法利用条件流匹配模型学习校准参数的摊销后验，该模型在扰动模拟器输出上进行训练。然后，一个保形风险控制层将后验样本排列成嵌套候选集，以确保规定的失覆盖率。该框架在合成基准测试中证明了其有效性，产生的区间比传统方法窄约20%，且失覆盖率接近标称值，并在将SEIR模型校准到现实世界疫情数据时显示出潜力，揭示了模型的局限性。
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新的贝叶斯框架增强了气动不确定性量化
研究人员开发了一种新的贝叶斯潜在高斯过程框架，以提高气动不确定性量化的准确性。该方法使用稀疏的实验测量来校准低保真计算模型，而这些测量本身也存在不确定性。该框架有效地对输入不确定性进行边际化，并匹配输出不确定性的均值和方差，即使在推断场景中也能对气动系数进行高度准确的预测。验证表明，该模型的预测具有高保真度，落在真实不确定性区间内。