原文题目：Extremum Global Sensitivity Analysis with Least Squares Polynomials and their Ridges
摘要：全局灵敏度分析是一组强大的思想和计算启发，用于理解数据集中不同参数之间的重要性和相互作用。这种数据集的特征是一组向量值输入参数和一组感兴趣的标量值输出量，其中我们通常假定输入是独立的，并且可以获得关于它们的联合密度的信息。或者，如果输入是相关的，则需要关于边际及其相关性的信息。在这两种情况下，如果感兴趣的输出量是光滑和连续的，则可以使用多项式最小二乘逼近来提取Sobol的指数。在本文中，我们通过研究这一范式的两个不同方面，建立在这些以前众所周知的思想的基础上。首先，我们研究了如果利用多项式岭近似-一个在子空间上拟合的多项式最小二乘，是否可以有效地计算灵敏度指数。我们讨论了利用这种特殊的依赖结构来减少此过程所需的模型评估数量的配方。其次，我们讨论了两种求解约束近输出极值时输入灵敏度的启发式算法：基于偏斜的灵敏度指标和蒙特卡罗滤波。我们提供了实现本文讨论的思想的算法，代码可以在网上找到。
原文作者：Chun Yui Wong, Pranay Seshadri, Geoffrey Parks
原文地址：https://arxiv.org/abs/1907.08113
