ikhui7的博客

RunModel 既可以用作转换实用程序（将 UQpy 中的信息转换为软件输入），也可以用作计算分析的驱动程序（它将执行代码，并在必要时重复执行，就像在蒙特卡洛分析中一样）。该代码被组织为一组以不确定性量化（UQ）的核心功能为中心的模块，如下所示。StochasticProcess: StochasticProcess 模块包含一组用于模拟（合成生成）随机过程和随机场的类。Inference (Coming soon): 推理模块包含一组用于模型选择（贝叶斯和信息理论）和贝叶斯参数估计的类。

代理模型工具箱 (surrogate modeling toolbox, SMT) 是一个基于Python开发的第三方包，其中包含代理模型方法、采样技术和基准测试函数。SMT | 代理模型Python工具包推荐Kriging (KRG)：经典的高斯过程回归。KPLS and KPLSK： 使用PLS降维来处理高维训练数据的KRG变体。GPX：是使用 Rust 重新实现的 KRG 和 KPLS，以实现更快的训练/预测操作。GEKPLS：利用衍生品训练数据来提高替代模型质量。

用于分析、设计优化和探索的克里金法 (Kriging for Analysis, Design optimization, And expLoration, KADAL) 是由万隆理工学院 (Institut Teknologi Bandung, ITB) 的流动诊断研究小组（Flow Diagnostics Research Group）[1]开发的 Python 程序，其中包含贝叶斯优化工具集合，包括各种代理模型方法、采样技术和优化方法。目前，该程序正在开发中，尚未在 Pypi 上提供。Kriging。