SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and Mixed Variables Gaussian Processes

要約

サロゲートモデリングツールボックス（SMT）はオープンソースのPythonパッケージであり、サロゲートモデリング手法、サンプリング手法、サンプル問題集を提供している。本稿では、SMT 2.0を紹介する。SMT 2.0は、ツールボックスに大幅なアップグレードと新機能を導入した、SMTのメジャーな新リリースである。このリリースでは、混合変数サロゲートモデルと階層変数を扱う機能が追加されている。これらのタイプの変数は、いくつかのサロゲート・モデリング・アプリケーションでますます重要になってきています。SMT 2.0では、サンプリング手法の拡張、新しいサロゲートモデルの追加、Krigingの分散およびカーネル導関数の計算など、SMTも改良されています。このリリースでは、ノイズの多いデータを扱い、多忠実度データを使用するための新しい関数も含まれています。我々の知る限り、SMT 2.0は、階層的入力や混合入力のサロゲートモデルを提案する最初のオープンソースサロゲートライブラリです。このオープンソースソフトウェアは、New BSDライセンスの下で配布されています。

要約(オリジナル)

The Surrogate Modeling Toolbox (SMT) is an open-source Python package that offers a collection of surrogate modeling methods, sampling techniques, and a set of sample problems. This paper presents SMT 2.0, a major new release of SMT that introduces significant upgrades and new features to the toolbox. This release adds the capability to handle mixed-variable surrogate models and hierarchical variables. These types of variables are becoming increasingly important in several surrogate modeling applications. SMT 2.0 also improves SMT by extending sampling methods, adding new surrogate models, and computing variance and kernel derivatives for Kriging. This release also includes new functions to handle noisy and use multifidelity data. To the best of our knowledge, SMT 2.0 is the first open-source surrogate library to propose surrogate models for hierarchical and mixed inputs. This open-source software is distributed under the New BSD license.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL