Bayes'sche Inferenz und Zuverlässigkeitsanalysen werden komplexer, wenn Modellparameter mit Zufallsfeldern modelliert werden. Wir untersuchen zwei Algorithmen, die speziell für diese Aufgaben entwickelt wurden. Der erste ist in der Lage, die Parameter der Zufallsfelder und die optimale Felddiskretisierung abzuleiten. Der zweite identifiziert eine niedrigdimensionale Struktur für Zuverlässigkeitsprobleme, welche eine effiziente Berechnung von Versagenswahrscheinlichkeiten bei hochdimensionalen Problemstellungen ermöglicht
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Bayes'sche Inferenz und Zuverlässigkeitsanalysen werden komplexer, wenn Modellparameter mit Zufallsfeldern modelliert werden. Wir untersuchen zwei Algorithmen, die speziell für diese Aufgaben entwickelt wurden. Der erste ist in der Lage, die Parameter der Zufallsfelder und die optimale Felddiskretisierung abzuleiten. Der zweite identifiziert eine niedrigdimensionale Struktur für Zuverlässigkeitsprobleme, welche eine effiziente Berechnung von Versagenswahrscheinlichkeiten bei hochdimensionalen Pr...
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