SURGroup/UQpy

UQpy – Pythonによる不確実性定量化

概要 – UQpyは、物理モデルや数学モデルにおける不確実性を定量化するためのPythonツールボックスです。サンプリング、代理モデル、信頼性解析などのアルゴリズムを提供し、ワークフローに組み込むことで、入力の不確実性をモデルに伝播させ、出力の変動性を解析できます。

主な機能

• Python ≥ 3.9のプロジェクトに対応。pip install UQpy またはCondaでインストール可能。
• モンテカルロサンプリング、マルコフ連鎖モンテカルロ法、多項式カオス展開、信頼性手法、ベイズ推論などのコアモジュールを搭載。
• 汎用的かつ拡張可能なライブラリとして設計されており、開発者は独自のモデルや統計手法を追加可能。
• Read-the-Docsで完全なドキュメントが公開されており、MITライセンスの下で配布。

メンテナンス体制 – プロダクトオーナーのMichael D. Shields、リード開発者のDimitris Giovanis、Audrey Olivier、Dimitris Tsapetis、およびSURGroupの貢献者チームによって維持されています。

はじめ方

1. pip install UQpy（または conda install -c conda-forge uqpy）でインストールします。
2. Pythonでパッケージをインポートし、提供されているクラスや関数を使用してサンプリングや代理モデル構築を行います。
3. オンラインドキュメントでチュートリアルやAPIリファレンスを確認してください。
4. 質問はGitHub Discussionsページを、バグ報告はIssueを利用してください。

典型的なユースケース

• 測定や材料の変動をシミュレーションに伝播させ、予測の信頼区間を算出する。
• 工学システムの信頼性解析（故障確率の推定など）を行う。
• 多項式カオスなどの代理モデルを構築し、計算コストの高いシミュレーションを高速化する。
• 実験データに基づいたモデルパラメータのベイズ校正を行う。

引用 – UQpyを使用した研究成果を発表する場合は、READMEに記載されている2020年のJournal of Computational Scienceの論文を引用してください。

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上記の情報はすべてリポジトリのREADMEから直接引用しています。