Usikkerhetskvantifisering

Usikkerhetskvantifisering (UK) er en tilnærming som beskriver og kvantifiserer usikkerhet i matematiske modeller og deres prediksjoner ved å bruke sannsynlighetsfordelinger og intervaller som uttrykker hvor sikre vi er på utfallene. Hovedmålet er å gi beslutningstakeere og forskere et probabilistisk bilde av modellens pålitelighet og å identifisere hvilke faktorer som mest påvirker utkommet.

Usikkerhet kan deles inn i aleatorisk og epistemisk. Aleatorisk usikkerhet refererer til iboende tilfeldighet i systemet, mens epistemisk usikkerhet stammer fra begrenset kunnskap om parametere, data eller modellstruktur. UK forsøker ofte å skille mellom disse, og å vurdere også mulige feil i modellformen eller i antakelsene bak modellen.

Metoder og verktøy varierer. Vanlige metoder inkluderer propagasjon av usikkerhet gjennom modellen ved Monte Carlo-simulering, stochastiske metoder som polynomisk kaos (polynomial chaos) og Gaussian-prosesser, samt bayesiansk parameterestimering og posteriorprediksjon. Kalibrering og validering er sentralt, og sensitivitet (variansbasert) analyser brukes for å identifisere hvilke kilder som har størst effekt på utfallene.

Resultatet er ofte sannsynlighetsfordelinger for modelloutput, samt konfidens- eller prediksjonsintervaller som støtter beslutninger under usikkerhet. UK brukes i ingeniørfag, klima- og energimodellering, finans og helsefag for å vurdere risiko, forbedre design og støtte robust beslutningstaking.

Utfordringer inkluderer beregningskostnader, kompleksitet ved ikke-lineære eller avhengige innganger, avlednings- og identifiseringsproblemer, samt datamangel og behovet for klar kommunikasjon av usikkerhet.

---