基于哈密顿神经网络的子集模拟方法用于复杂系统的可靠性分析
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种利用基于哈密顿神经网络的蒙特卡罗采样的子集模拟方法进行可靠性分析的新方法，该策略将哈密顿蒙特卡罗方法的优越采样与哈密顿神经网络的高效梯度评估相结合，以实现低计算成本的高接受率；该方法在多个可靠性问题上取得了显著的准确度并与传统的哈密顿蒙特卡罗方法进行了比较，同时提出了改进在复杂和高维分布的低概率区域梯度预测的技术，以实现故障概率的准确估计；该研究的亮点是对一个必须通过贝叶斯推理问题...
该研究提出了一种新的可靠性分析方法，利用基于哈密顿神经网络的蒙特卡罗采样的子集模拟。该方法结合了哈密顿蒙特卡罗方法的优越采样和哈密顿神经网络的高效梯度评估，实现了低计算成本的高接受率。此外，该研究还提出了改进技术，用于在复杂和高维分布的低概率区域预测梯度，以实现故障概率的准确估计。该研究的亮点是在贝叶斯推理问题中使用哈密顿神经网络进行可靠性分析，提高了计算效率。
