Epistemic Uncertainty Quantification Tutorial

不确定度量化 不确定度分析 不确定性传播 认识论 测量不确定度 计算机科学 登普斯特-沙弗理论 敏感性分析 不精确概率 数学 概率论 人工智能 哲学 算法 机器学习 统计
作者
Laura Painton Swiler,Randall L. Mayes,Thomas L. Paez
摘要

This paper presents a basic tutorial on epistemic uncertainty q uantification methods. Epistemic uncertainty, characterizing lack-of-knowledge, is often prevalent in engineering applications. However, the methods we have for analyzing and propagating epistemic uncertainty are not as nearly widely used or well-understood as methods to propagate aleatory uncertainty (e.g. inherent variability characterized by probability distributions). We examine three methods used in propagating epistemic uncertainties: interval analysis, Dempster-Shafer evidence theory, and second-order probability. We demonstrate examples of their use on a problem in structural dynamics.

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