SMTorg/smt

解決する課題

SMTは、代理モデリング手法、サンプリング技術、およびベンチマーク関数のコレクションを提供します。これは、高コストな計算シミュレーションを高速な近似モデル（代理モデル）に置き換えることで、エンジニアリング設計と解析を加速させるように設計されています。

仕組み

このツールボックスは、ガウス過程（Kriging）、ニューラルネットワーク、スプライン補間を含むさまざまな代理モデルを実装しています。大きな特徴は、微分に重点を置いていることです。勾配強化モデリングのための訓練微分、予測微分、および訓練データに関する微分をサポートしています。

対象者

複雑で高次元のシミュレーションデータの高速な近似を構築する必要がある、空気力学や構造最適化などの分野のエンジニアや研究者。

ハイライト

• 微分に特化: 勾配強化モデリングと予測微分専用に設計されています。
• 独自のモデル: 部分最小二乗法によるKrigingや、エネルギー最小化スプライン補間などの特殊な手法が含まれています。
• 階層的・混合変数: 階層的および混合変数空間のためのガウス過程に焦点を当てています。
• 拡張性: 新しい代理手法の実装を容易にするシンプルなライブラリ構造。