逐次設計は、限られた計算リソースでコンピュータ実験を設計することに焦点を当てています。これは、複雑なコンピュータコードを置き換えるための効率的な代理モデルを作成することを目的としています。一部の逐次設計戦略は、段階的な不確実性削減（SUR）フレームワーク内で理解することができます。SURフレームワークでは、新しい設計点は、未知の新しいデータポイントに対する不確実性の期待値を最小化することによって選択されます。これらの方法は、一般的な不確実性関数のためのほぼ確実な収束を含む逐次実験設計のためのアクセス可能なフレームワークを提供します.
Lartaud et al. (Thu,) はこの問題を研究しました.