استطلاع لطرق متعددة الدقة في انتشار عدم اليقين والاستدلال والتحسين

في العديد من الحالات عبر العلوم الحاسوبية والهندسة، تتوفر نماذج حسابية متعددة تصف نظامًا ذا أهمية. هذه النماذج المختلفة لها تكاليف تقييم متفاوتة ودرجات دقة مختلفة. عادةً ما يصف نموذج عالي الدقة ومكلف حسابيًا النظام بالدقة المطلوبة للتطبيق الحالي، بينما تكون النماذج ذات الدقة المنخفضة أقل دقة ولكن أقل تكلفة حسابيًا من النموذج عالي الدقة. تتطلب التطبيقات الحلقية الخارجية، مثل التحسين والاستدلال وتقدير عدم اليقين، تقييمات لنماذج متعددة عند العديد من المدخلات المختلفة، مما يؤدي غالبًا إلى مطالب حسابية تتجاوز الموارد المتاحة إذا تم استخدام النموذج عالي الدقة فقط. تستعرض هذه الدراسة طرق متعددة الدقة التي تسرع من حل التطبيقات الحلقية الخارجية من خلال دمج تقييمات النماذج عالية الدقة ومنخفضة الدقة، حيث تنشأ التقييمات منخفضة الدقة من نموذج منخفض الدقة صريح (مثل تقريب فيزيائي مبسط، نموذج مصغر، بديل ملائم للبيانات) يقرب نفس الكمية الناتجة التي ينتجها النموذج عالي الدقة. الفرضية العامة لهذه الطرق متعددة الدقة هي أنه يتم الاستفادة من النماذج منخفضة الدقة للتسريع بينما يبقى النموذج عالي الدقة في الحلقة لتحقيق الدقة و/أو ضمانات التقارب. نصنف طرق متعددة الدقة وفقًا لثلاث فئات من الاستراتيجيات: التكيف والاندماج والترشيح. تستعرض الورقة طرق متعددة الدقة في سياقات الحلقات الخارجية لانتشار عدم اليقين والاستدلال والتحسين.