Scalable multitask Gaussian processes for complex mechanical systems with functional covariates
Die Arbeit stellt einen skalierbaren, multitask-fähigen Gauß-Prozess mit funktionalen Kovariaten vor, der durch eine voll separierbare Kernel-Struktur und Kronecker-Strukturen effiziente Unsicherheitsquantifizierung für komplexe mechanische Systeme ermöglicht und dabei in Tests an einer genieteten Baugruppe deutlich bessere Ergebnisse als Single-Task-Modelle bei geringerem Rechenaufwand liefert.