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Democratizing Uncertainty Quantification

不确定性量化民主化

基本信息

DOI:
10.48550/arxiv.2402.13768
发表时间:
2024
期刊:
ArXiv
影响因子:
--
通讯作者:
Robert Scheichl
中科院分区:
文献类型:
--
作者: L. Seelinger;A. Reinarz;Mikkel B. Lykkegaard;Amal Mohammed A. Alghamdi;David Aristoff;Wolfgang Bangerth;Jean B'en'ezech;Matteo Diez;Kurt Frey;J.D. Jakeman;Jakob S. Jørgensen;Ki;Massimiliano Martinelli;M. Parno;R. Pellegrini;Noemi Petra;N. A. B. Riis;Katherine Rosenfeld;A. Serani;L. Tamellini;Umberto Villa;T. J. Dodwell;Robert Scheichl研究方向: -- MeSH主题词: --
关键词: --
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文献摘要

Uncertainty Quantification (UQ) is vital to safety-critical model-based analyses, but the widespread adoption of sophisticated UQ methods is limited by technical complexity. In this paper, we introduce UM-Bridge (the UQ and Modeling Bridge), a high-level abstraction and software protocol that facilitates universal interoperability of UQ software with simulation codes. It breaks down the technical complexity of advanced UQ applications and enables separation of concerns between experts. UM-Bridge democratizes UQ by allowing effective interdisciplinary collaboration, accelerating the development of advanced UQ methods, and making it easy to perform UQ analyses from prototype to High Performance Computing (HPC) scale. In addition, we present a library of ready-to-run UQ benchmark problems, all easily accessible through UM-Bridge. These benchmarks support UQ methodology research, enabling reproducible performance comparisons. We demonstrate UM-Bridge with several scientific applications, harnessing HPC resources even using UQ codes not designed with HPC support.
不确定性量化(UQ)对于基于安全 - 关键模型的分析至关重要,但是对复杂的UQ方法的广泛采用受技术复杂性的限制。在本文中,我们介绍了UM-Bridge(UQ和建模桥),这是一种高级抽象和软件协议,可促进使用仿真代码的UQ软件的通用互操作性。它破坏了高级UQ应用程序的技术复杂性,并可以分开专家之间的关注点。 UMBridge通过允许有效的跨学科合作,加速高级UQ方法的开发,并使从原型到高性能计算(HPC)量表进行UQ分析来使UQ民主化。此外,我们提供了一个即将运行的UQ基准问题的库,所有这些问题都可以通过UM-Bridge轻松访问。这些基准测试支持UQ方法论研究,从而实现可再现的性能比较。我们展示了使用多种科学应用的UM桥,即使使用不使用HPC支持设计的UQ代码,也可以利用HPC资源。
参考文献(6)
被引文献(0)
Stan: A Probabilistic Programming Language
DOI:
10.18637/jss.v076.i01
发表时间:
2017-01-01
期刊:
JOURNAL OF STATISTICAL SOFTWARE
影响因子:
5.8
作者:
Carpenter, Bob;Gelman, Andrew;Riddell, Allen
通讯作者:
Riddell, Allen
dune-composites – A New Framework for High-Performance Finite Element Modelling of Laminates
沙丘复合材料 – 层压板高性能有限元建模的新框架
DOI:
10.1016/j.compstruct.2017.09.104
发表时间:
2018
期刊:
Composite Structures
影响因子:
6.3
作者:
A. Reinarz;T. Dodwell;T. Fletcher;L. Seelinger;R. Butler;R. Scheichl
通讯作者:
R. Scheichl
Multilevel Monte Carlo path simulation
DOI:
10.1287/opre.1070.0496
发表时间:
2008-05-01
期刊:
OPERATIONS RESEARCH
影响因子:
2.7
作者:
Giles, Michael B.
通讯作者:
Giles, Michael B.
hIPPYlib-MUQ: A Bayesian Inference Software Framework for Integration of Data with Complex Predictive Models under Uncertainty
hIPPYlib-MUQ:用于在不确定性下将数据与复杂预测模型集成的贝叶斯推理软件框架
DOI:
发表时间:
2021
期刊:
33nd International Conference on Parallel Computational Fluid Dynamics
影响因子:
0
作者:
Kim, KT;Villa, U;Parno, M;Petra, N;Marzouk, Y;Ghattas, O
通讯作者:
Ghattas, O

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Robert Scheichl
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