Diese Unsicherheiten treten in vielfältiger Weise auf und lassen sich nach ihren Ursprüngen im Wesentlichen in zwei Kategorien unterteilen: in aleatorische Unsicherheiten und in epistemische Unsicherheiten. Während die erstgenannten die zufälligen Schwankungen in den physikalischen Eigenschaften eines Systems oder Produktes widerspiegeln, wie beispielsweise fertigungsbedingte Variabilitäten oder Streuungen in den Material- oder Geometrieparametern, ergeben sich epistemische ... Modellierung von Unsicherheiten. Typischerweise sind die Parameter eines Systems nicht exakt bekannt, wobei man zwischen aleatorischen und epistemischen Unsicherheiten unterscheiden muss. Bei aleatorischen Unsicherheiten handelt es sich um zufällige und natürliche Schwankungen, die sich durch stochastische Verteilungsfunktionen beschreiben lassen. epistemische Unsicherheit bezeichnet die Unsicherheit infol-ge unvollständiger Kenntnis, z. B. von Modellen oder Para-metern. Die epistemische Unsicherheit kann durch zusätzli-che Daten, Informationen oder verbesserte Modellkenntnisse reduziert werden (z. B. Unsicherheit bei der Festlegung der Quellregionen). Die aleatorische Unsicherheit bezeichnet die Aleatorische und epistemische Unsicherheit bei Entscheidungen im Privaten, Beruflichen und in der Politik, in: Kubon-Gilke Gisela und Lanwer, Willehad: Übergänge. Festschrift zum 65. Geburtstag von Prof. Dr. Alexa Köhler-Offierski, Freiburg: FEL, S. 421 – 433, 2014. Übergänge. Festschrift zum 65. Geburtstag von Prof. Dr. Alexa Köhler-Offierski, FEL: Freiburg (Herausgeberschaft ... Dabei fiel uns auf, dass die meiste Literatur sich auf „aleatorische“ Unsicherheit bezieht: Diese entsteht daraus, dass man weder Zufälle einplanen noch in die Zukunft blicken kann. Es gab aber nur wenige Arbeiten zur sogenannten „epistemischen“ Unsicherheit, die sich auf aktuell bestehende Erkenntnisse bezieht. die Einteilung in aleatorische und epistemische Unsicher-heit [HJO10]. Aleatorische Unsicherheiten leiten sich von inhären-tem Zufall eines betrachteten Systems ab und resultieren nicht aus einem quantitativen Mangel an Informationen. Ein Beispiel hierfür wäre die Unsicherheit über einen Stau aufgrund eines Unfalls. Selbst bei beliebig exakter Infor- Zum einen gibt es aleatorische oder statistische Unsicherheit. Dies bezeichnet die inhärente Unsicherheit aufgrund probabilistischer Variabilität. Vorgänge wie das Werfen einer Münze liefern nach vielen Wiederholungen durch leicht veränderte Ausgangsbedingungen unterschiedliche Ergebnisse. Diese Unterschiede bleiben unbekannt. Die aleatorische Unsicherheit ist irreduzibel. (Epistemische Unsicherheit: Entsteht aus unvollständigem Wissen.) (Aleatorische Unsicherheit: Entsteht aus zufälligen Prozessen.) - Unsicherheit über die Stärke des nächsten Erdbebens in Norditalien. (Lösung: epistemisch) - Unsicherheit über die Festigkeit einer Stütze. (Lösung: epistemisch) - Unsicherheit über die Genauigkeit eines mechanischen Modelles (Lösung: epistemisch) - Unsicherheit über die Anzahl Flugzeugabstürze im nächsten Jahr. (Lösung: aleatorisch) Stimmts soweit ... Der epistemische Teil entsteht aus mangelndem Wissen ub er die wahre datengenerierende Funktion und ergibt sich aus dem Umfang der gegebenen Daten. Der aleatorische Teil ist nicht reduzierbar, er ist das Ergebnis von intrinsischen Zu-fall oder begrenzter Beobachtungsf ahigkeit des datengenerierenden Prozesses. Moderne Bayes’sche Methoden, wie z.B. Bayes’sche neuronale Netze, sind ... Aleatorische und Epistemische Unsicherheiten (GRS 520) MCDET - Methode zur Integralen Deterministisch-Probabilistischen Sicherheitsanalyse. File Upload: GRS-520 (PDF, 5.56 MB) Die integrale deterministisch-probabilistische Sicherheitsanalyse (IDPSA), oft auch als probabilistische Dynamikanalyse oder dynamische PSA bezeichnet, ist ein aktuelles und praktisch bedeutsames Forschungsgebiet, auf ...
[index] [6184] [4127] [6775] [9417] [4438] [6170] [2468] [2475] [801] [4945]
Copyright © 2024 hot.playbestrealmoneygames.xyz