Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2505.00711

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:2505.00711 (math)
[提交于 2025年3月30日 (v1) ,最后修订 2025年5月19日 (此版本, v2)]

标题: 全球活动得分

标题: Global Activity Scores

Authors:Ruilong Yue, Giray Ökten
摘要: 我们引入了一种新的全局灵敏度度量,称为全局活动得分。 这种新度量是从全局活动子空间方法获得的,类似于从活动子空间方法获得活动得分度量的方式。 我们提出了关于Sobol'灵敏度指数与全局活动得分之间关系的理论结果。 我们展示了数值例子,在这些例子中,我们比较了一些模型的全局灵敏度分析结果, 使用了Sobol'灵敏度指数、基于导数的灵敏度度量、活动得分和全局活动得分。 数值结果揭示了全局活动得分相对于基于导数的灵敏度度量和活动得分具有优势的情景,以及三种度量给出相似结果的情景。
摘要: We introduce a new global sensitivity measure called global activity score. The new measure is obtained from the global active subspace method, similar to the way the activity score measure is obtained from the active subspace method. We present theoretical results on the relationship between Sobol' sensitivity indices and global activity scores. We present numerical examples where we compare the results of the global sensitivity analysis of some models using Sobol' sensitivity indices, derivative-based sensitivity measures, activity scores, and global activity scores. The numerical results reveal the scenarios when the global activity score has advantages over derivative-based sensitivity measures and activity scores, and when the three measures give similar results.
主题: 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:2505.00711 [math.ST]
  (或者 arXiv:2505.00711v2 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.00711
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Ruilong Yue [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2025 年 3 月 30 日 18:02:41 UTC (3,739 KB)
[v2] 星期一, 2025 年 5 月 19 日 19:59:24 UTC (3,750 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-05
切换浏览方式为:
math.ST
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号