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Monte-Carlo-Type Techniques for Processing Interval Uncertainty, and Their Potential Engineering Applications

机译:区间不确定性的蒙特卡洛型技术及其潜在工程应用

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摘要

In engineering applications, we need to make decisions under uncertainty. Traditionally, in engineering, statistical methods are used, methods assuming that we know the probability distribution of different uncertain parameters. Usually, we can safely linearize the dependence of the desired quantities y (e.g., stress at different structural points) on the uncertain parameters x_i—thus enabling sensitivity analysis. Often, the number n of uncertain parameters is huge, so sensitivity analysis leads to a lot of computation time. To speed up the processing, we propose to use special Monte-Carlo-type simulations.
机译:在工程应用中,我们需要在不确定的情况下做出决策。传统上,在工程中使用统计方法,这些方法假设我们知道不同不确定参数的概率分布。通常,我们可以安全地线性化所需量y(例如,不同结构点处的应力)对不确定参数x_i的依赖性,从而可以进行敏感性分析。通常,不确定参数的数量n很大,因此灵敏度分析会导致大量的计算时间。为了加快处理速度,我们建议使用特殊的蒙特卡洛型仿真。

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