Effiziente numerische Behandlung polymorpher Unsicherheiten mit Hilfe von hierarchischen Tensoren

 Zusammenfassung der geplanten Projektinhalte unter Berücksichtigung der Ergebnisse aus der ersten Bearbeitungsphase

In der zweiten Phase werden wir einen Rahmen für die Berechnungen und Nachbearbeitungen auf Grundlage des PolyHT-Modells schaffen. Dabei ist zu beachten, dass die Ausgabe in komprimierter Form ein hierarchischer Tensor ist und daher mit speziellen arithmetischen Verfahren behandelt werden muss, um die Reduktion der Rechenzeit beizubehalten.

Dieser Rahmen wird eine speziell entwickelte Sensitivitätsanalyse für die polymorphe Unsicherheitsquantifizierung umfassen, effiziente Modelle für die Berechnung von Levelsets von PolyHT-Surrogaten und schließlich Methoden zur Parameterschätzung. Gleichzeitig dazu werden die Methoden für die Konstruktion des PolyHT-Modells weiter verfeinert.

Wesentliche Projektinhalte

• weiterentwickelte Sensitivitätsanalyse
• Effiziente Level-Set-Methoden für die Propagierung von Fuzzy-Unsicherheit
• Parameterschätzung unter polymorpher Unsicherheit
• Verfeinerung der Konstruktion des PolyHT-Surrogats