کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6915609 | 1447403 | 2018 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Least squares polynomial chaos expansion: A review of sampling strategies
ترجمه فارسی عنوان
گسترش خرده فروشیهای چندجملهای مربعها: بررسی استراتژیهای نمونهگیری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هرج و مرج چندجملهای، تقریبی ترین مربعات، نمونه برداری مطلوب، طراحی مطلوب آزمایشات، هماهنگی مطلوب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
As non-intrusive polynomial chaos expansion (PCE) techniques have gained growing popularity among researchers, we here provide a comprehensive review of major sampling strategies for the least squares based PCE. Traditional sampling methods, such as Monte Carlo, Latin hypercube, quasi-Monte Carlo, optimal design of experiments (ODE), Gaussian quadratures, as well as more recent techniques, such as coherence-optimal and randomized quadratures are discussed. We also propose a hybrid sampling method, dubbed alphabetic-coherence-optimal, that employs the so-called alphabetic optimality criteria used in the context of ODE in conjunction with coherence-optimal samples. A comparison between the empirical performance of the selected sampling methods applied to three numerical examples, including high-order PCE's, high-dimensional problems, and low oversampling ratios, is presented to provide a road map for practitioners seeking the most suitable sampling technique for a problem at hand. We observed that the alphabetic-coherence-optimal technique outperforms other sampling methods, specially when high-order ODE are employed and/or the oversampling ratio is low.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering - Volume 332, 15 April 2018, Pages 382-407
Journal: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering - Volume 332, 15 April 2018, Pages 382-407
نویسندگان
Mohammad Hadigol, Alireza Doostan,