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A Numerical Comparison Between Quasi-Monte Carlo and Sparse Grid Stochastic Collocation Methods

Communications in Computational Physics 2012年第9期12卷 1051-1069页

作者： Juarez dos Santos Azevedo saulo pomponet oliveira CETEC-UFRB Centro44380-000Cruz das Almas-BABrazil.2 DMAT-UFPRCentro Politecnico81531-980Curitiba-PRBrazil

Quasi-Monte Carlo methods and stochastic collocation methods based on sparse grids have become popular with solving stochastic partial differential *** methods use deterministic points for multi-dimensional integration or interpolation without suffering from the curse of *** is not evident which method is best,specially on random models of physical *** numerically study the error of quasi-Monte Carlo and sparse gridmethods in the context of groundwater flow in heterogeneous *** particular,we consider the dependence of the variance error on the stochastic dimension and the number of samples/collocation points for steady flow problems in which the hydraulic conductivity is a lognormal *** suitability of each technique is identified in terms of computational cost and error tolerance.

关键词： Karhunen-Loève expansion Monte Carlo quasi-Monte Carlo sparse grid

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