Bài viết Nghiên cứu sự ảnh hưởng các tham số của phương pháp Polynomial Chaos đến sai số Leave-One-Out trình bày phương pháp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sai số Leave-One-Out (LOO) của phương pháp PC. Kết quả mô phỏng được so sánh, đánh giá với sai số giữa phương pháp PC và phương pháp Monte Carlo (MC). | LIÊN NGÀNH CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC Nghiên cứu sự ảnh hưởng các tham số của phương pháp Polynomial Chaos đến sai số Leave-One-Out Study on the effects of the parameters of the Polynomial Chaos method on the error of Leave-One-Out Cao Huy Giáp Tác giả liên hệ huygiapdhsd@ Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài 06 10 2021 Ngày nhận bài sửa sau phản biện 21 3 2022 Ngày chấp nhận đăng 31 3 203 Tóm tắt Hiện nay với sự phát triển của khoa học kỹ thuật quá trình tạo ra các sản phẩm mới được rút ngắn nhờ công nghệ mô phỏng số. Một trong những phương pháp mô phỏng số hiệu quả nhằm rút ngắn thời gian mô phỏng đó là phương pháp Polynomial Chaos PC 1 . Với phương pháp này người ta sẽ chọn một số lượng mẫu nhỏ tính toán trên các mẫu này các kết quả còn lại sẽ được nội suy theo kết quả tính toán ở các mẫu do đó trong quá trình tính toán có sai số. Khi không biết kết quả chính xác thì ta không thể biết được sai số này là lớn hay nhỏ. Vì vậy cần có một chỉ số để đánh giá các sai số trong quá trình tính toán theo phương pháp PC. Bài viết này trình bày phương pháp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sai số Leave-One-Out LOO của phương pháp PC. Kết quả mô phỏng được so sánh đánh giá với sai số giữa phương pháp PC và phương pháp Monte Carlo MC . Từ khóa Phương pháp lấy mẫu phương pháp Polynomial Chaos lỗi Leave-One-Out động lực học biến ngẫu nhiên. Abstract Today with the development of science and technology the process of creating new products is shortened thanks to digital simulation technology. One of the effective numerical simulation methods to shorten the simulation time is the Polynomial Chaos PC method 1 . With this method people will choose a small number of samples calculate on these samples the remaining results will be interpolated according to the calculation results in the samples because the measurements in the calculation process have errors. Without knowing the exact result it is impossible to know whether this error is large or small. Therefore it is .
