Aumento da eficiência dos métodos següenciais de simulação condicional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: Pilger, Gustavo Grangeiro
Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Simulação estocástica
Geoestatística
Mineração
Métodos estatísticos
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/7099
Resumo: O algoritmo de simulação seqüencial estocástica mais amplamente utilizado é o de simulação seqüencial Gaussiana (ssG). Teoricamente, os métodos estocásticos reproduzem tão bem o espaço de incerteza da VA Z(u) quanto maior for o número L de realizações executadas. Entretanto, às vezes, L precisa ser tão alto que o uso dessa técnica pode se tornar proibitivo. Essa Tese apresenta uma estratégia mais eficiente a ser adotada. O algoritmo de simulação seqüencial Gaussiana foi alterado para se obter um aumento em sua eficiência. A substituição do método de Monte Carlo pela técnica de Latin Hypercube Sampling (LHS), fez com que a caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), para uma dada precisão, fosse alcançado mais rapidamente. A técnica proposta também garante que todo o modelo de incerteza teórico seja amostrado, sobretudo em seus trechos extremos.
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spelling Pilger, Gustavo GrangeiroCosta, Joao Felipe Coimbra Leite2007-06-06T19:03:24Z2005http://hdl.handle.net/10183/7099000495118O algoritmo de simulação seqüencial estocástica mais amplamente utilizado é o de simulação seqüencial Gaussiana (ssG). Teoricamente, os métodos estocásticos reproduzem tão bem o espaço de incerteza da VA Z(u) quanto maior for o número L de realizações executadas. Entretanto, às vezes, L precisa ser tão alto que o uso dessa técnica pode se tornar proibitivo. Essa Tese apresenta uma estratégia mais eficiente a ser adotada. O algoritmo de simulação seqüencial Gaussiana foi alterado para se obter um aumento em sua eficiência. A substituição do método de Monte Carlo pela técnica de Latin Hypercube Sampling (LHS), fez com que a caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), para uma dada precisão, fosse alcançado mais rapidamente. A técnica proposta também garante que todo o modelo de incerteza teórico seja amostrado, sobretudo em seus trechos extremos.Sequential simulation is probably the most used algorithm in geostatistical simulation, specially the sequential Gaussian algorithm. In theory, this method maps the space of uncertainty as the number realizations increase. However, some times the number of simulations needs to be large which makes the procedure prohibitive. This Thesis presents a more efficient strategy. The idea is to replace the Monte Carlo simulation by the Latin Hypercube Sampling (LHS) technique in order to improve the efficiency of the algorithm. The use of the modified algorithm showed that the space of uncertainty related to the random variable modeled was faster obtained than the traditional Monte-Carlo simulation for a given degree of precision. This approach also ensures that the model of uncertainty is better represented in its entirety.application/pdfporSimulação estocásticaGeoestatísticaMineraçãoMétodos estatísticosAumento da eficiência dos métodos següenciais de simulação condicionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Minas, Metalúrgica e de MateriaisPorto Alegre, BR-RS2005doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000495118.pdf000495118.pdfTexto completoapplication/pdf4363360http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/7099/1/000495118.pdf5143ac47b5f03fefffa75e59bb2b88ebMD51TEXT000495118.pdf.txt000495118.pdf.txtExtracted Texttext/plain593570http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/7099/2/000495118.pdf.txtdaeb91b6700acd5f90bd2f7cabbde142MD52THUMBNAIL000495118.pdf.jpg000495118.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1161http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/7099/3/000495118.pdf.jpgdde9250ee99797e974031cd5f894ce58MD5310183/70992018-10-17 09:39:43.469oai:www.lume.ufrgs.br:10183/7099Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T12:39:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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