Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: computational probabilistic analysis, probabilistic extensions, uncertainty quantification, вычислительный вероятностный анализ, вероятностные расширения, количественная оценка неопределенности
Аннотация: The article studies fast algorithms for numerical modeling of problems with random inputdata. The approaches under consideration are non-intrusive methods based on probabilistic extensions.They rely on existing numerical methods for solving deterministic problems and use them as solvers.Unlike polynomial chaos methods, in some caseПоказать полностьюs it is possible to avoid exponential growth of the numberof operations from the number of input parameters В статье рассматриваются быстрые алгоритмы численного моделирования задач сослучайными входными данными. Рассматриваемые подходы представляют собой non-intrusive методы, основанные на вероятностных расширениях. Они основаны на существующих численных методах решения детерминированных задач и используют их в качестве решателей. В отличие от методов полиномиального хаоса, в некоторых случаях удается избежать экспоненциального роста числа операций от числа входных параметров
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика
Выпуск журнала: Т.19, №3
Номера страниц: 291-299
ISSN журнала: 19971397
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский федеральный университет