epävarmuuslaskentaan

Epävarmuuslaskenta, tunnettu myös englanniksi uncertainty quantification (UQ), on prosessi, jossa mallien syötteisiin ja rakenteisiin liittyviä epävarmuuksia kartoitellaan, kvantifioidaan ja niiden vaikutuksia mallin tuloksiin arvioidaan. Tavoitteena on tuottaa luotettavaa tietoa päätöksenteon tueksi sekä ymmärrys siitä, miten epävarmuudet siirtyvät mallin kautta.

Epävarmuudet jaotellaan tyypillisesti aleatorisiin (satunnaisuuteen perustuvat) ja epistemisiin (tietämyksen puutteesta johtuvat). Epävarmuuslaskennassa pyritään paitsi määrittelemään kunkin epävarmuuden luonteen ja jakauman muodot myös estimoimaan niiden yhteisvaikutus mallin lopullisiin tuloksiin. Tämä mahdollistaa tulosten luotettavuuden ja herkkyyden arvioinnin sekä erilaisten skenaarioiden vertaamisen.

Yleisiä menetelmiä epävarmuuslaskennassa ovat Monte Carlo -simulointi ja sen tehokkaampi versio Latin hypercube -näytteistys, jolla epävarmuuksia пробataan suurella todennäköisyyden kattavuudella. Malleihin liittyy usein Bayesian kalibrointi ja jatkuva päivittäminen datan avulla, sekä polynomiaalichaaritukset tai muu surrogaatimallien käyttö. Herkkyysanalyysit, kuten Sobol-indeksit tai Morris-metriikka, tarjoavat lisätietoa siitä, mitkä syötteet vaikuttavat eniten tuloksiin.

Typillisessä työprosessissa määritellään ongelma, valitaan epävarmuudet ja niiden jakaumat, suoritetaan epävarmuuksilla varustettu mallinajokierros, tulokset analysoidaan ja raportoidaan sekä käytetään päätöksentekoon. Epävarmuuslaskenta soveltaa monilla aloilla, kuten inženööri-, ilmasto-, energia-, rahoitus- ja terveysalalla, missä epävarmuudet ovat keskeinen osa päätösten riskienhallintaa. Haasteita ovat laskennallinen kustannus, epävarmuuksien muodostuminen ja mallin virheiden erottaminen mittaustarkkuudesta.