Integrating hyper-parameter uncertainties in a multi-fidelity Bayesian model for the estimation of a probability of failure

Rémi Stroh; Julien Bect; Séverine Demeyer; Nicolas Fischer; Emmanuel Vazquez

Integrating hyper-parameter uncertainties in a multi-fidelity Bayesian model for the estimation of a probability of failure

Rémi Stroh ^{1, 2, 3} Julien Bect ^{2, 3} Séverine Demeyer ¹ Nicolas Fischer ¹ Emmanuel Vazquez ^{2, 3}

1 LNE - Laboratoire National de Métrologie et d'Essais [Trappes]

2 L2S - Laboratoire des signaux et systèmes

3 GdR MASCOT-NUM - Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques

Abstract : A multi-fidelity simulator is a numerical model, in which one of the inputs controls a trade-off between the realism and the computational cost of the simulation. Our goal is to estimate the probability of exceeding a given threshold on a multi-fidelity stochastic simulator. We propose a fully Bayesian approach based on Gaussian processes to compute the posterior probability distribution of this probability. We pay special attention to the hyper-parameters of the model. Our methodology is illustrated on an academic example.

Type de document :

Communication dans un congrès

11th International Conference on Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing (AMTCM 2017) , Aug 2017, Glasgow, United Kingdom. 2017

Domaine :

Statistiques [stat] / Méthodologie [stat.ME]

Statistiques [stat] / Calcul [stat.CO]

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Littérature citée [7 références] Voir Masquer Télécharger

https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-01590748
Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : mercredi 20 septembre 2017 - 10:35:05
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:05

AMCTM_STROH_article_2017.pdf

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