Validation of Composite Systems by Discrepancy Propagation

要約

与えられた品質基準に対する実世界システムの妥当性を評価することは、膨大な数の実世界テストが必要なため、産業アプリケーションでは一般的な作業でありながらコストがかかります。シミュレーションによってこのようなシステムを検証することは、有望かつ安価な代替手段となりますが、シミュレーションの精度を評価する必要があるため、エンドツーエンドの測定が必要となります。さらに、シミュレーションと実際の使用との間の共変量シフトは、このようなシステムの信頼性の推定を困難にする可能性がある。本研究では、分布の不一致に関する境界を複合システムを通じて伝播させる検証手法を提示する。これにより、潜在的に不正確なシミュレーションから実システムの故障確率の上限を導出することができる。各伝搬ステップは最適化問題を伴うが、最大平均不一致度（MMD）のような尺度については、半正定値プログラムに基づく厳密な凸緩和を開発する。我々は、我々の伝播手法が、様々な現実的な効果を示す複合システムに対して有効で有用な境界をもたらすことを示す。特に、提案手法は、実験デザイン内のデータシフトとシミュレーション内のモデルの不正確さをうまく説明できることを示す。

要約(オリジナル)

Assessing the validity of a real-world system with respect to given quality criteria is a common yet costly task in industrial applications due to the vast number of required real-world tests. Validating such systems by means of simulation offers a promising and less expensive alternative, but requires an assessment of the simulation accuracy and therefore end-to-end measurements. Additionally, covariate shifts between simulations and actual usage can cause difficulties for estimating the reliability of such systems. In this work, we present a validation method that propagates bounds on distributional discrepancy measures through a composite system, thereby allowing us to derive an upper bound on the failure probability of the real system from potentially inaccurate simulations. Each propagation step entails an optimization problem, where — for measures such as maximum mean discrepancy (MMD) — we develop tight convex relaxations based on semidefinite programs. We demonstrate that our propagation method yields valid and useful bounds for composite systems exhibiting a variety of realistic effects. In particular, we show that the proposed method can successfully account for data shifts within the experimental design as well as model inaccuracies within the simulation.

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