빠르고 견고한 컴퓨터 모델 보정을 위한 근찾기와 메타모델링

본 논문은 다변량 실험 데이터와 컴퓨터 시뮬레이션 출력 사이의 차이를 최소화하는 보정 문제를, 잔차의 부호를 이용한 근찾기 형태의 근사화로 변환한다. 강하게 볼록한 목적함수에 대해 근사 해와 원래 최적해 사이의 거리 상한을 잔차의 변동성, 분산 및 공분산으로 정량화하고, 크리깅·스톡캐스틱 크리깅 기반 메타모델과 새로운 획득 함수를 도입해 효율적인 탐색과 검색 공간 축소를 수행한다. 근이 존재하지 않을 경우에도 수렴 특성을 보장한다는 이론적 분석…

저자: Yongseok Jeon, Sara Shashaani