贝叶斯子集模拟：一种基于克里金插值的子集模拟算法，用于估计小概率故障。
摘要：从计算机模拟中估计小概率失败是工程领域中的一个经典问题，Au＆Beck（Prob. Eng. Mech.，2001）提出的Subset Simulation算法已经成为解决这个问题最流行的方法之一。与许多其他蒙特卡罗方法相比，Subset Simulation已经证明在实现给定估计精度时可以显著减少模拟次数。然而，模拟次数仍然相当高，这种方法在涉及评估昂贵的计算机模型的应用中可能不实际。我们提出了一种新的算法，称为贝叶斯Subset Simulation，它综合了Subset Simulation算法和基于克里金（也称为高斯过程建模）的顺序贝叶斯方法的优点。通过使用一种来自文献的测试案例来说明这种新算法的性能。我们能够报道有希望的结果。此外，我们对估计器的统计性质进行了数值研究。
作者：Ling Li (M''ethodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Num''eriques, E3S), Julien Bect (M''ethodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Num''eriques, E3S), Emmanuel Vazquez (M''ethodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Num''eriques, E3S)
论文ID：1207.1963
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2012-07-10