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偏微分方程替代模型的置信区间确保方法
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内容提要
本研究提出了一种统计置信区间方法，以解决功能机器学习技术的可靠性问题。该方法通过构建低维预测误差的嵌套置信集，生成具有覆盖保证的预测集，适用于复杂的科学机器学习模型。
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关键要点
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本研究提出了一种统计置信区间方法，解决功能机器学习技术的可靠性问题。
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该方法用于建立偏微分方程仿真器。
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通过构造低维预测误差的嵌套置信集，生成具有覆盖保证的预测集。
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利用集传播技术将嵌套置信集映射到预测空间。
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研究结果表明，该方法适用于复杂的科学机器学习模型。
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该方法能有效捕获奇异值分解的截断误差。
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