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SORM, Design Points, Subset Simulation, and Markov Chain Monte Carlo

马尔科夫蒙特卡洛 蒙特卡罗方法 灵活性(工程) 采样(信号处理) 计算机科学 马尔可夫链 背景(考古学) 简单 数学优化 可靠性(半导体) 重要性抽样 应用数学 数学 算法 统计 滤波器(信号处理) 认识论 物理 哲学 生物 古生物学 功率(物理) 量子力学 计算机视觉
作者
Karl Breitung
出处
期刊:ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering [American Society of Civil Engineers]
卷期号:7 (4) 被引量:15
标识
DOI:10.1061/ajrua6.0001166
摘要

The calculation of failure probabilities is one of the basic problems in structural reliability. But to understand the causes of failure, the pure calculation of probabilities is not sufficient. It is attempted to explain that this can be done using the concept of design points. Some important mathematical aspects of the subset simulation method are studied in detail. In this context, it is outlined that this approach is merely a Monte Carlo (MC) style numerical approximation attempt for finding the neighborhoods of the design points, i.e., a disguised importance sampling method. New methods based on first/second-order reliability methods (FORM/SORM) improved by suitable importance sampling methods are introduced. This approach combines the simplicity of the analytic concept with the flexibility of additional MC estimates. So the structuralist view based on design points, which was given up in favor of pure probability estimates by MC, is reintroduced.

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