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不同抽样算法对Sobol敏感性分析影响的研究
被引量:
5
1
作者
刘欢
吴琼莉
Cournede Paul-Henry
《数学物理学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2018年第2期372-384,共13页
敏感性分析Sobol方法是其十分重要的一个分支.Sobol方法的数值解产生主要依赖蒙特卡洛方法.随机数的产生是蒙特卡洛方法的基础.随机数的生成最为主要的一类方法是伪随机数生成器,但由于伪随机数生成器所产生的随机数的均匀性不够好,因...
敏感性分析Sobol方法是其十分重要的一个分支.Sobol方法的数值解产生主要依赖蒙特卡洛方法.随机数的产生是蒙特卡洛方法的基础.随机数的生成最为主要的一类方法是伪随机数生成器,但由于伪随机数生成器所产生的随机数的均匀性不够好,因此会影响抽样质量,从而影响所计算的敏感性系数的收敛性与准确性.该文使用准随机和拉丁超立方体随机抽样器替代蒙特卡洛方法中的伪随机抽样器,并比较它们的抽样结果,以及最终所得的敏感性系数准确性及收敛性,最后发现准随机抽样相较另外两种抽样方式有明显优势.
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关键词
蒙特卡洛方法
伪随机抽样
准随机抽样
拉丁超立方体抽样
敏感性系数.
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职称材料
题名
不同抽样算法对Sobol敏感性分析影响的研究
被引量:
5
1
作者
刘欢
吴琼莉
Cournede Paul-Henry
机构
中国科学院大学
中国科学院武汉物理与数学研究所
Cenctrale Supelec
出处
《数学物理学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2018年第2期372-384,共13页
基金
国家自然科学基金(31600290)和武汉市科技计划项目(2016020101010094)
文摘
敏感性分析Sobol方法是其十分重要的一个分支.Sobol方法的数值解产生主要依赖蒙特卡洛方法.随机数的产生是蒙特卡洛方法的基础.随机数的生成最为主要的一类方法是伪随机数生成器,但由于伪随机数生成器所产生的随机数的均匀性不够好,因此会影响抽样质量,从而影响所计算的敏感性系数的收敛性与准确性.该文使用准随机和拉丁超立方体随机抽样器替代蒙特卡洛方法中的伪随机抽样器,并比较它们的抽样结果,以及最终所得的敏感性系数准确性及收敛性,最后发现准随机抽样相较另外两种抽样方式有明显优势.
关键词
蒙特卡洛方法
伪随机抽样
准随机抽样
拉丁超立方体抽样
敏感性系数.
Keywords
Monte
Carlo
method
Pseudo
random
sampler
quasi
random
sampler
Latinhypercube
sampler
Sensitivity
analysis
indices.
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同抽样算法对Sobol敏感性分析影响的研究
刘欢
吴琼莉
Cournede Paul-Henry
《数学物理学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2018
5
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