epävarmuuslaskennassa

Epävarmuuslaskenta on laskennallinen ala, joka pyrkii kuvaamaan ja kvantifioimaan mallien ennusteisiin liittyvää epävarmuutta. Sen tavoitteena on ymmärtää, miten epävarmuus inputeissa, malleissa ja mittauksissa vaikuttaa lopputuloksiin sekä tuottaa luotettavuusarvioita päätöksenteon tueksi.

Epävarmuuden lähteet ja luokat: aleatorinen epävarmuus johtuu satunnaisuudesta, esimerkiksi mittausvirheistä ja luonnonilmiöiden aiheuttamasta vaihtelusta; episteminen epävarmuus johtuu puutteellisesta tiedosta tai mallin rakenteesta. Jako auttaa valitsemaan, missä määrin epävarmuutta voidaan pienentää lisäämällä dataa tai parantamalla mallia.

Forward- ja inverse-laskenta: Forwardissa epävarmuus inputeista kulkee mallin kautta ja tuloksista saadaan jakauma. Inverse-laskenta kalibroi malleja tai arvioi parametreja datan perusteella, usein bayesilaisella lähestymistavalla.

Metodit: Monte Carlo -sampelointi, polynomial chaos -menetelmät, stokastinen kolokaatio, surrogate-emulaattorit. Bayesilainen kalibrointi ja mallivirhekonstruktiot yhdistävät mittaustietoja ja a priori-tietoja.

Sovellukset ja haasteet: epävarmuuslaskentaa sovelletaan laajalti rakenteiden turvallisuudessa, ilmastonmallinnuksessa, hydrologiassa, rakennus- ja ilmailutekniikassa sekä talous- ja riskianalyysissä. Haasteisiin kuuluvat korkeat laskenta- ja tiedonhankintakustannukset sekä ennusteiden tulkintaa koskevat epävarmuusrajojen kommunikoiminen päätöksentekijöille.