Предложен подход на основе гауссовских случайных полей для решения задач анализа неопределенности детерминистических моделей. Для построения регрессий различных моделей используются ковариационные функции с некоторыми общими гиперпараметрами, что повышает точность получаемых результатов. Рассмотрены практические примеры применения для данных по ядерным реакциям, а также к задаче кластеризации нестационарных временных рядов.

анализ неопределенности детерминистических моделей, коэффициент стохастической аппроксимации, гауссовские процессы, нестационарные временные ряды

Математическое моделирование в актуальных проблемах науки и техники

Кальметьев Рустем Шайнурович,  ,  МФТИ

Орлов Юрий Николаевич,  ,  orcid.org/0000-0002-1356-5137,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН